Ciclo de Seminários

Desafios e Oportunidades de Pesquisa e Inovação em Cibersegurança 

Raphael Machado (Prof IC/UFF; Pesquisador do Inmetro; Doutor formado pelo PESC)

Dia 29/19 (quarta-feira), 11h30 horas (horário do Rio de Janeiro)

Sala Virtual
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Resumo:
A cibersegurança tem se consolidado como uma das áreas mais dinâmicas e desafiadoras da Tecnologia da Informação. À medida que sistemas digitais se tornam mais complexos e interconectados, emergem novas demandas de proteção, privacidade e resiliência. Esse cenário tem impulsionado uma multiplicidade de linhas de pesquisa, que vão desde fundamentos teóricos até aplicações práticas em setores estratégicos. Nesta palestra, Raphael Machado apresentará uma visão panorâmica sobre o campo da cibersegurança, com base em mais de duas décadas de atuação em pesquisa, ensino e inovação tecnológica. Serão discutidos os principais desafios científicos e tecnológicos que moldam a área, bem como as oportunidades que se abrem para o desenvolvimento de soluções inovadoras e para o fortalecimento da cooperação entre academia, governo e indústria. O objetivo é oferecer uma reflexão sobre o papel da pesquisa em cibersegurança no enfrentamento dos riscos digitais contemporâneos e na construção de um futuro tecnológico mais seguro e confiável.

Short Bio:
Raphael Machado concluiu seu doutorado no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ em 2010. É Docente do Instituto de Computação da UFF e Pesquisador do Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia. É bolsista de Produtividade em Pesquisa nível 1D do CNPq. Foi um dos fundadores da empresa Clavis Segurança da Informação, onde coordenou projetos de pesquisa que deram origem a ferramentas de segurança reconhecidas como Produtos Estratégicos de Defesa.

Resumo:

Como um pesquisador de supercomputadores se tornou fundamental para o funcionamento do ChatGPT e outros sistemas de IA? Neste seminário, conheceremos Torsten Hoefler, ganhador do prestigioso ACM Prize 2024 em Computação, e sua extraordinária jornada científica. Hoefler transformou a computação paralela tradicional em infraestrutura essencial para a revolução da inteligência artificial. Suas contribuições incluem desde os protocolos de comunicação que conectam milhares de processadores em supercomputadores até as técnicas de otimização que tornaram possível treinar e executar modelos de IA com trilhões de parâmetros. Neste seminário, veremos como suas inovações em algoritmos de comunicação coletiva e topologias de interconexão, paralelismo 3D para distribuir o treinamento de IA em milhares de GPUs, e quantização de modelos geraram acelerações de até 1000× na execução de modelos de IA e reduções significativas no tempo de treinamento, e discutiremos seus projetos atuais aplicando HPC+AI para enfrentar desafios globais como previsões climáticas de alta precisão.

Short Bio (Adriano):

Pesquisador com formação interdisciplinar, integrando Ciência da Computação, Matemática Aplicada e Engenharia. Doutor em Mecânica Computacional com especialização em Computação de Alto Desempenho pelo Programa de Engenharia Civil da COPPE/UFRJ, desenvolvendo pesquisa no Núcleo Avançado de Computação de Alto Desempenho (NACAD), e com experiência de Pós-doutorado na King Abdullah University of Science and Technology (KAUST). Esta trajetória acadêmica diversificada começou com a graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2004), seguida por mestrado em Matemática Aplicada pela mesma instituição (2006), criando uma base sólida que o permite navegar entre diferentes campos do conhecimento e abordar problemas complexos com múltiplas perspectivas. Atualmente é Professor Adjunto na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), onde desenvolve atividades de ensino e pesquisa na interseção entre Engenharia e Ciência Computacional, Inteligência Artificial e Computação de Alto Desempenho. Seu foco de pesquisa está direcionado para o Aprendizado de Máquina Informado pela Física (Physics-informed Machine Learning), onde busca incorporar princípios e leis físicas em modelos de inteligência artificial. Participa de projetos de pesquisa com modelos generativos baseados em difusão e modelos substitutivos utilizando Graph Neural Networks (GNNs). Também tem interesse na aplicação de métodos de IA em dados biológicos, incluindo projetos relacionados ao câncer utilizando dados de sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq), explorando como estas técnicas computacionais avançadas podem contribuir para avanços na compreensão e tratamento de problemas complexos em diversas áreas.

Gêmeos digitais: prevendo as cidades do futuro

Prof. Cláudio Miceli  (PESC/COPPE/UFRJ) 

Dia 25/06 (quarta-feira), 11:30 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
 
Resumo:

Nesta palestra, será explorado o conceito de gêmeos digitais e suas aplicações em diferentes domínios, como indústria, saúde, cidades inteligentes e jogos digitais. Gêmeos digitais são representações virtuais dinâmicas de sistemas físicos, capazes de simular, monitorar e prever comportamentos em tempo real, a partir da integração contínua de dados. Serão apresentados exemplos práticos que ilustram como essa tecnologia vem impulsionando a otimização de processos, a manutenção preditiva e a tomada de decisões orientada por dados. A palestra também abordará os principais desafios técnicos e éticos, como a coleta e qualidade dos dados, a interoperabilidade entre sistemas, a segurança da informação e as implicações sociais. Por fim, discutiremos o potencial transformador dos gêmeos digitais na convergência crescente entre o mundo físico e o digital.

Short Vitae:

O professor Claudio Miceli de Farias fez graduação em Ciência da Computação (2008), mestrado (2010) e Doutorado (2014) em Informática todos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Foi escolhido pelo MCTI para representar o Brasil no BRICS Young Scientists Forum na área de Cyber-Physical Systems (2021). O professor também foi agraciado com a bolsa de Jovem cientista do nosso estado pela FAPERJ. Atualmente, o referido professor atua no Programa de Pós-Graduação em Engenheria de Sistemas e Computação (PESC-COPPE-UFRJ) e no Instituto Tércio Pacitti de Pesquisas e Aplicações Computacionais da UFRJ. Em 2022, o referido professor ganhou o prêmio do IEEE Hype-Intelligence Workgroup Middle Career Researcher Award pelas contribuições para a área. As principais temas de interesse do professor são cidades inteligentes, Internet das Coisas, Fusão de dados, Engenharia de Software e Segurança.

A Inteligência Artificial está em todos os lugares

Profas. Rosa Leão (PESC/COPPE/UFRJ), Elaine R. Sigette (UFF), Priscila M. V. Lima (PESC/COPPE/UFRJ)

Dia 28/05 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:

Partindo da História da IA, chega-se às ferramentas atuais e aponta-se a relação IA-Educação. Em seguida, observa-se que a IA também possui interface com outras áreas e uma delas, bastante próxima, é a Otimização. Outra área de interface/integração que vem crescendo é a IA-Arquitetura de Computadores, onde vê-se projeto de muitos chips inteligentes e o uso cada vez mais intensivo de algoritmos de aprendizado de máquina em predição de desvio, pre-fetching, etc. O poder que os algoritmos, especialmente os de aprendizado de máquina, vêm demonstrando acendeu alguns alertas na sociedade, que vem estipulando regulamentações para coibir potenciais abusos. Entretanto, apenas regulamentações não são suficientes: é preciso conceber mecanismos que assegurem que tais algoritmos possam identificar e lidar com dados contendo algum tipo de viés.

Short Vitae Rosa Leão:

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1983), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1990) e doutorado em Computer Science - Université de Toulouse III (Paul Sabatier) (1994). Atualmente é professora do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da Coppe na Universidade Federal do Rio de Janeiro. Suas áreas de interesse são modelagem de sistemas de computação, aprendizado por máquina, modelagem e medição em redes, anomalias em redes e segurança em redes.

Short Vitae Elaine R. Sigette:

Doutora em Engenharia de Sistemas e Computação (PESC/COPPE/UFRJ), mestre em Informática (NCE/UFRJ) e especialista em Neurociências e Comportamento (PUCRS). Professora adjunta da Faculdade de Administração e Ciências Contábeis da UFF, atua nas áreas de Administração de Sistemas de Informação, Ciência de Dados e Inteligência Artificial aplicada. É pesquisadora e líder dos grupos NUPEP e DATA (CNPq), com foco em economia comportamental, gestão pública, tecnologia e inovação. Conselheira do Conselho Municipal de Economia Solidária de Niterói, coordena projetos e ações em empreendedorismo, economia solidária, heurísticas na gestão e uso de nudges.

Short Vitae Priscila M. V. Lima:

Possui graduação em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1981), mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE-UFRJ (1987) e doutorado em Computer Science pelo Department of Computing - Imperial College London (2000). Áreas de interesse: Otimização, Inteligência Artificial e Computacional e Computação Distribuída, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neurais artificiais, computação adiabática quântica, programação lógica, Prolog, sistemas distribuídos e raciocínio neuro-simbólico. Professora adjunta do Instituto Tércio Pacitti da UFRJ desde 2014. Membro efetivo do corpo docente do PESC/COPPE-UFRJ desde 2019. Coordenadora dos programas de pós-graduação PPGMMC (UFRRJ) e PPGI (UFRJ) em diferentes períodos. Cátedra de Inteligência Artificial do CBAE/UFRJ (2021-2022).

Prof. Giancarlo Fortino (IEEE Fellow 2022 - University of Calabria)

Dia 28/04 (segunda-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:

Digital Twins (DTs) are software replicas that not only mirrors physical entities but can also proactively predict, control, optimize and simulate their behavior. Born in the manufacturing sector, this concept after an initial hype stayed untouched for decades. The rise of Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) enabled DT, respectively, to exchange real-world data and to fully exploit it for fulfilling its own goals. Very recently, Gener-ative AI (Gen-AI) methods started being sporadically applied to DT in different contexts and with different targets. In this talk, starting from our experiences on design,  implementation and evaluation of DTs and, more recently, of Opportunistic DTs, we first provide a definition for the Generative DT (GDT) which embraces main distinctive aspects and potential of current and future Gen-Al-aided DTs. 
In particular, we disclose the role of Gen-AI in conciliating the model- and the data-driven approach for the development of DTs. Then, we analyze the added value of main Gen-AI architectures for maximizing the performance of DTs operating in the IoT domain and deployed in the edge-cloud continuum.
Finally, we illustrate the potential of a GDT in emblematic Smart City scenarios through a use case involving the prediction of vehicles' trajectories when, due to uncontrolled events, only partial information is accessible. The outlined solution conciliates accuracy and explainability in the trajectory prediction with overall system robustness and effectiveness.
 
Short Vitae:

Giancarlo Fortino (IEEE Fellow 2022) is Full Professor of Computer Engineering at the Dept of Informatics, Modeling, Electronics, and Systems of the University of Calabria (Unical), Italy. He received a PhD in Computer Engineering from Unical in 2000. Since 2016, he is senior research fellow at the Italian ICAR-CNR Institute. Fortino is also distinguished professor and scientist of several chinese universities and research centers: Wuhan University of Technology (WUT), Huazhong Agricultural University (HZAU), Huazhong University of Science and Technology (HUST), Nanyang Institute of Technology (NYIST), East China Jiaotong University (ECJTU), Chengdu University of Information Technology (CUIT), and Shenzhen Institute of Advanced Technology. He was also visiting researcher at ICSI, Berkeley (USA), in 1997 and 1999 and visiting professor at Queensland University of technology in 2009. He is currently Distinguished Lecturer of the IEEE SMC society. At Unical, he is the Rector’s delegate to Int’l relations, the chair of the PhD School in ICT, the director of the Postgraduate Master course in INTER-IoT, and the director of the SPEME lab as well as co-chair of Joint labs on IoT established between Unical and WUT, SMU and HZAU Chinese universities, respectively. Fortino is currently the scientific responsible of the UNICAL Digital Health group of the Italian CINI National Laboratory and of IEEE at Unical initiative. He is Highly Cited Researcher 2020-2024 in Computer Science by Clarivate. He had 25+ highly cited papers in WoS, and h-index=85 with about 30000 citations in Google Scholar. His research interests include wearable computing systems, e-Health, Internet of Things, agent-based computing, and, more recently, generative AI in Education. He is author of 700+ papers in int’l journals, conferences and books. He is (founding) series editor of IEEE Press Book Series on Human-Machine Systems and EiC of Springer Internet of Things series and AE of premier int'l journals such as IEEE TASE (senior editor), IEEE TAFFC-CS, IEEE THMS, IEEE T-AI, IEEE SJ, IEEE JBHI, Information Fusion, EAAI, etc. He chaired many int’l workshops and conferences (about 150), was involved in a huge number of int’l conferences/workshops (about 1000) as IPC member, is/was guest-editor of many special issues (about 100). He is cofounder and CEO of SenSysCal S.r.l., a Unical spinoff focused on innovative IoT systems, and recently cofounder and vice-CEO of the spin-off Bigtech S.r.l, focused on big data, AI and IoT technologies. Fortino is currently Associate VP of the Cybernetics area of the IEEE SMCS and former member of the IEEE SMCS BoG and former chair of the IEEE SMCS Italian Chapter. 

Prof. Bianca Trinkenreich (Colorado State University)

Dia 27/03 (quinta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:

A rápida adoção de LLMs não está apenas transformando a prática da engenharia de software (SE), mas também está prestes a perturbar fundamentalmente a maneira como a pesquisa é conduzida na área. Enquanto as perspectivas sobre essa transformação variam entre enxergar os LLMs como meras ferramentas de produtividade e considerá-los forças revolucionárias, a comunidade de pesquisa em SE deve se engajar proativamente e moldar a integração dos LLMs nas práticas de pesquisa. Com base em discussões realizadas no Simpósio de Human-Centric AI em Copenhagen 2024, vamos interagir sobre como os LLMs podem ampliar as capacidades de pesquisa por meio da aceleração da ideação, tornar algumas práticas tradicionais de pesquisa obsoletas, resgatar antigas abordagens de pesquisa e trazer riscos de efeitos reversos quando levados ao extremo.
 
Short Vitae:

Com 20 anos de experiência na indústria de TI, Bianca Trinkenreich começou sua carreira acadêmica no Brasil, fez mestrado na UNIRIO, e depois seguiu para o doutorado na Northern Arizona University e pós-doutorado na Oregon State University. Atualmente é Professora Assistente de Ciência da Computação na Colorado State University, especializada em fatores humanos da Engenharia de Software. Sua pesquisa interdisciplinar busca compreender como os membros de equipes de engenharia de software podem prosperar e interagir melhor para produzir software. Ela conquistou reconhecimento significativo na área como primeira autora de artigos publicados em conferências e periódicos de prestígio, como ICSE, ESEM, CSCW, IST, TSE e TOSEM. Suas contribuições foram reconhecidas com prêmios, incluindo o ACM SIGSOFT 2024 Outstanding Doctoral Dissertation, o Distinguished Paper Award no ICSE Technical Track 2023, o Best Paper Award no ICSE SEIS 2022 e uma Menção Honrosa no CSCW 2020, entre outros. Além de suas realizações acadêmicas, Bianca é atualmente consultora de pesquisa para o Linux Foundation Research. 

Inovações em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina - Reflexões e Impactos

Prof. Claudio Miceli de Farias (PESC), Prof. Eduardo Bezerra da Silva (CEFET-RJ) e Profa. Priscila M. V. Lima (PESC)

Dia 26/03 (quinta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) têm transformado radicalmente diversas áreas do conhecimento. O reconhecimento desse impacto se refletiu no Prêmio Nobel de Química de 2024, concedido a pesquisadores que utilizaram métodos de IA para avançar na modelagem molecular e descoberta de novos materiais. Esta mesa redonda reunirá especialistas para discutir as inovações recentes na área de IA, suas aplicações em diferentes domínios científicos e os desafios que ainda precisam ser superados. Além de explorar a relevância do Prêmio Nobel de Química como um marco no reconhecimento acadêmico da IA, o evento também abordará questões éticas, desafios computacionais e tendências futuras na pesquisa e aplicação de Aprendizado de Máquina.

Das GPUs aos Superchips: uma visão das plataformas da NVIDIA para HPC e IA

Pedro Mário Cruz e Silva (NVIDIA)
Lattes aqui

Dia 09/12 (segunda-feira), 12 horas, Sala H-324B

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Resumo:

em breve

Short Bio: 

Pedro Mário Cruz e Silva fez sua graduação (1995) e mestrado (1998) na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), fez seu doutorado em 2004 na PUC-Rio. Criou o Grupo de Geofísica Computacional na PUC-Rio onde trabalhou por 15 anos como Gerente, durante este período foi responsável por vários projetos de Desenvolvimento de Software e P&D para Geofísica com forte foco em inovação. Concluiu o MBA em 2015 na Fundação Getúlio Vargas (FGV/RJ). Atualmente é o Arquiteto de Soluções para Ensino Superior e Pesquisa da NVIDIA na Região da América Latina.

Participatory Urban Analytics for Inclusive Data Innovations and Artificial Intelligence: Enabling Transformative Public Policy

Prof. João Porto de Albuquerque (Univ. Glasgow)
Lattes aqui

Dia 06/12 (sexta-feira), 12 horas, Sala H-324B

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Resumo:

As inovações em matéria de dados e a Inteligência Artificial têm o potencial de apoiar as cidades na resposta aos desafios mais prementes colocados pela atual tripla emergência planetária e pelas suas dimensões climática, ecológica e de desigualdade social. No entanto, as soluções construídas com base em dados parciais ou enviesados não darão resposta aos desafios necessários, uma vez que podem deturpar sistematicamente as realidades das comunidades mais vulneráveis. Para ultrapassar este problema, a palestra apresenta a abordagem da análise urbana participativa, na qual a ciência dos dados dialoga com a participação dos cidadãos buscando dar conta das desigualdades nos dados e na sociedade. Os resultados desta abordagem revelam impactos sociais significativos no contexto da resiliência a catástrofes por inundações e deslizamentos de terras em comunidades desfavorecidas da América Latina (os projectos Waterproofing Data e URBE Latam) e a melhoria do acesso a infraestruturas e serviços urbanos em territórios no Quénia e na Nigéria (projeto IDEAMAPS Data Ecosystem).

Short Bio:

O Professor João Porto de Albuquerque é Professor de Urban Analytics em Estudos Urbanos na Escola de Ciências Sociais e Políticas da Universidade de Glasgow e Diretor Adjunto do Urban Big Data Centre (UBDC), onde lidera o tema “Urban Sustainability and Participation”. É também membro associado do Centre for Research & Development in Adult and Lifelong Learning (CR&DALL) na School of Education. Geógrafo e cientista da informação com uma formação interdisciplinar, realiza pesquisas sobre informação geográfica e sustentabilidade urbana, centrando-se na abordagem das desigualdades nos dados e na sociedade. Possui abordagem pioneira e premiada na análise urbana participativa, combinando métodos participativos e ciência de dados geo-computacionais. 

Inovações em Infraestrutura Digital para Moedas Sociais: DREX, R3B e o Papel do Bolsa Família na Economia Solidária 

Eduardo Diniz (FGV)

Joaquim Melo (Rede Brasileira de Bancos Comunitários e Instituto E-Dinheiro Brasil)

Dia 05/12 (quinta-feira), 12 horas, Sala H-324B

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Izabela Ramos Ferreira (e-Dinheiro Brasil)

Dia 05/12 (quinta-feira), 12 horas, Sala H-324B

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Resumo:

A palestra aborda as recentes inovações em infraestruturas digitais voltadas para a economia solidária, com foco na Rede Blockchain de Bancos Comunitários (R3B) e no DREX, a nova plataforma de pagamento digital do Banco Central. Serão discutidas as oportunidades e desafios que essas tecnologias oferecem para a criação, circulação e rastreabilidade de moedas sociais, explorando como esses sistemas podem impulsionar a inclusão financeira e promover o desenvolvimento econômico local. O papel estratégico do programa Bolsa Família será analisado dentro desse ecossistema digital, demonstrando como a integração de benefícios sociais a essas redes tecnológicas pode fortalecer a distribuição de renda e fomentar a economia solidária no Brasil. Por meio de exemplos práticos e estudos de caso, a palestra explorará o impacto das ferramentas digitais na transparência, na eficiência das transações e no empoderamento das comunidades atendidas pelos bancos comunitários.
 

Short Bio Eduardo: 

Pesquisador do Centro de Estudos de Administração Pública e Governo da Fundação Getulio Vargas (FGVceapg). Formado em Engenharia Elétrica, com ênfase em eletrônica, na Escola de Engenharia de São Carlos USP (1983), Mestre em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas - SP (1994) e Ph.D. em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas - SP (2000). Visiting Scholar na University of California, Berkeley (1996-98), na HEC Montréal (2007) e na Erasmus University (2016-17). É Bellagio Fellow, indicado pela Fundação Rockefeller em 2014, e pesquisador do Centro de Microfinanças e Inclusão Financeira pela FGV, (FGVcemif) desde 2007. Foi coordenador do ADI divisão acadêmica da Associação Nacional de Pós-graduação e Pesquisa em Administração (Anpad) de 2005 a 2006 e coordenador do tema Tecnologia da Informação no governo, Comunidades e Organizações Não-Governamentais na Anpad (2007 a 2009). Professor da Escola de Administração do Estado da Fundação de São Paulo Getulio Vargas (FGV EAESP) desde 1999, foi editor-chefe da RAE, Revista de Administração de Empresas, FGVexecutivo e FGVcasos, de janeiro de 2009 a dezembro 2015. Atualmente é Chefe do departamento de Tecnologia e Ciência de Dados (TDS). Ele tem sido convidado a apresentar seu trabalho de pesquisa em bancos centrais e federações de bancos do Brasil, México, Índia e Colômbia.

Short Bio Joaquim: 

Joaquim Melo, líder comunitário,  63, é um dos pioneiros no desenvolvimento de moedas sociais no Brasil e fundador do Banco Palmas, o primeiro banco comunitário do país, criado em 1998 no Conjunto Palmeira, bairro periférico de Fortaleza (CE). Com mais de 25 anos de atuação no campo da economia solidária, Joaquim participou ativamente da criação e disseminação de moedas sociais como ferramentas para promover o desenvolvimento local sustentável e a inclusão financeira. Sua trajetória de militância em movimentos comunitários e sua experiência prática o levaram a ser uma referência nacional na temática das finanças solidárias. Em 2023, lançou o livro “As Moedas Sociais do Brasil: Do PalmaCard ao E-dinheiro”, que traz suas memórias e reflexões sobre a evolução e impacto dessas moedas no país.

Short Bio Izabela: 
Bacharel em Ciência da Computação e MBA em Ciência de Dados e Inteligência Artificial, Líder de Tecnologia no e-Dinheiro Brasil.

Painel: "Por que você deve fazer mestrado no PESC" 

Prof. Daniel Ratton, Prof. Pedro Gonzalez, Prof. Claudia Werner e Prof. Claudio Miceli (Moderador)

Dia 04/12 (quarta-feira), 12 horas, Sala H-324B

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Resumo:

O painel será composto pelos professores Daniel Ratton, Pedro Gonzalez e Claudia Werner, sendo moderado pelo professor Claudio Miceli, todos do PESC, e visa discutir os benefícios intelectuais, financeiros e pessoais em realizar o curso de mestrado do PESC. O painel irá abordar também o que um aluno ganha e perde ao ingressar para o mestrado logo após concluir sua graduação. Alunos interessados em realizar pós-graduação (principalmente os indecisos) devem participar do debate trazendo suas perguntas e comentários.

Short Bio: 

Todos professores do PESC, sendo Prof. Daniel Ratton (Coordenador do PESC), Prof. Pedro Gonzalez (Mais Jovem Professor do PESC), Profa. Claudia Werner e Prof. Claudio Miceli (Moderador)

Scientific Machine Learning and Quantum Utility: A Near Future Perspective

D.SC. Alberto Costa Nogueira Junior (IBM Research)
Lattes aqui

Dia 03/12 (terça-feira), 12 horas, Sala H-324B

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In 2021, Gartner Inc., a global leader in information technology research and advisory, identified Physics-Informed Machine Learning (PIML) as one of the most promising AI technologies for the next decade. PIML seamlessly integrates data with mathematical models, even in complex, uncertain, and high-dimensional contexts, utilizing neural networks or traditional regression techniques in a meshless and straightforward manner. This talk traces the evolution of PIML within IBM Research, beginning with our early experiments using Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to address seismic wavefield problems. We will discuss both the strengths and limitations of PINNs and the challenges of applying them to real-world engineering and environmental issues. Next, we explore the development of Reduced Order Models (ROMs) for creating low-dimensional representations of high-fidelity systems, with applications to ocean and atmospheric circulation, pollution dispersion, and extreme sea surface height modeling. Finally, we will present a forward-looking perspective on extending the Non-Intrusive Operator Inference (OpInf) method into a hybrid quantum-classical algorithm. By leveraging its simple mathematical structure based on regularized ridge regression, we aim to harness quantum hardware speed-up for future advancements.

Short Bio: 

Alberto Costa graduated in Mechanical Engineering from the State University of Campinas, Unicamp, in 1994. He participated in the exchange program for engineering students at the Institut National Des Sciences Appliquées de Lyon, France, from July 1992 to November 1993. He holds a Master's degree and a Ph.D. in Mechanical Engineering from Unicamp (1998 and 2002, respectively), He also concluded two post-doctorates in Computational Fluid Dynamics (CFD), one at the Faculty of Civil Engineering, Unicamp (2004), and the other at the Brazilian Aerospace Institute (IAE), DCTA (2006). For nearly a decade (2004-2013), Alberto led Thorus Scisoft Technology company and accumulated significant industrial and innovation experience as a technology entrepreneur. His areas of expertise cover many branches of Numerical Analysis, Computational Mechanics, and Scientific Machine Learning (SciML) such as High-order Discontinuous Galerkin Method (DGFEM), Spectral Element Method (SEM), Finite Element Method (FEM), Finite Volume Method (FVM), compressible and incompressible flows, turbulence modeling, chaotic dynamical systems, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Neural Operators (NO) and Reduced Order Models (ROMs). Since May 2013, he has held a position at the IBM Research Lab in Brazil as a research scientist. In May 2020, he took over leadership of the IBM SciML modeling team in developing state-of-the-art ROMs to tackle climate change. Alberto is the principal evangelist of the IBM-born open-source project SimulAI (https://github.com/IBM/simulai), a scientific toolkit designed to be a high-level collection of machine learning techniques for Physics-Informed applications. In 2024, he embarked on the Quantum Utility Era pioneered by IBM and adopted Quantum Scientific Machine Learning (QSciML) as his top-priority learning topic. One of his short to medium-term career goals is to "quantize" SimulAI's SciML features.

Data-Centric Support for Modeling Spoken Queries on Virtual Assistants

DSc. Vítor Silva Sousa (Apple Inc.) 

Vitor Silva Sousa será apresentado pela Prof. Marta Lima de Queirós Mattoso

Dia 06/11 (quarta-feira), 18 horas, Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube clicando aqui

Abstract:

Virtual Assistants (VAs) are becoming Information Retrieval (IR) platforms, where users utter queries as voice commands possibly preceded by a wake word such as “Hey VA". Despite the complexity of Automatic Speech Recognition (ASR) systems on VAs, they still face challenges associated with accurate spoken voice query transcription. Language Models (LM) trained on text assist in handling ambiguous and difficult-to-understand queries. Nevertheless, LMs require external data sources, e.g., Knowledge Graphs (KG), query templates, and popularity signals that can help boost trending/popular entities. Regarding operations, linguists routinely need to investigate upstream data manually to understand the performance of their trained LM, whose solutions are not offered as off-the-shelf software. Therefore, data-centric support is paramount to providing analytical capabilities, debugging potential data incidents, deciding on LM deployment, and monitoring performance over time. In this talk, Vítor will present a data-centric approach for ASR systems. 

Short Bio: 

Vítor Silva is AI/ML Senior Speech Data Engineer on the Siri Understanding team at Apple Inc. He received his Ph.D. in Systems Engineering and Computing at PESC/COPPE/UFRJ. Vítor has experience in machine learning and large-scale data engineering in industry. He worked as a Senior Engineering Technologist at Dell EMC and a Research Engineer as part of the Computational Social Science team at Snap Inc. He has published 68 scientific papers, and he holds 10 US patents on the following domains: machine learning, large-scale data engineering, and provenance. 

Agenda de Soluções Sócio-Técnicas para Endereçar os Grandes Problemas da Sociedade da Alta Tecnologia

Prof. Daniel Schneider (NCE/UFRJ) 

Dia 06/11 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:

O crescente urbanismo e a intensificação do uso de tecnologias digitais introduziram novos desafios sociais. A polarização afetiva e extremada, a desinformação, o bem-estar digital, bem como a falta de engajamento do cidadão com os problemas urbanos emergem como preocupações centrais. Este plano de ensino e pesquisa apresenta um projeto que propõe a pesquisa, o design e a implementação de soluções sócio-técnicas inovadoras para abordar esses desafios e muitos outros relacionados à sociedade da alta tecnologia. Com base em princípios das áreas de Interação Humano-Computador (IHC) e Trabalho Cooperativo Suportado por Computador (CSCW), exploraremos como técnicas de crowdsourcing, colaboração humano-IA, computação persuasiva e IA generativa podem ser aplicadas para mobilizar cidadãos, mitigar a polarização e promover o bem-estar digital. O presente projeto, respaldado por experiência prévia em pesquisa e desenvolvimento nessas áreas, poderá contribuir significativamente para a construção de uma sociedade digital mais justa, inclusiva, sustentável e democrática. 

Short Bio: 

Daniel Schneider é doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pelo PESC/COPPE/UFRJ (2015), mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pelo mesmo programa (2004), e bacharel em Ciência da Computação pelo Departamento de Ciência da Computação - UFRJ (2001).Tem experiência nas áreas de Bancos de Dados, CSCW e em Sistemas de Computação Social e de Multidão. De 1999 a 2011 atuou como consultor de software e também como líder no desenvolvimento do Data Warehouse da Diretoria de Abastecimento da Marinha do Brasil, por meio da Fundação Coppetec, no Rio de Janeiro, antes de ingressar na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro e atuar como Professor a partir de 2011. Desde 2017, é Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), atuando no Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisa de Computadores (NCE). Seus interesses de pesquisa atuais se concentram em projetar e implementar sistemas de crowdsourcing e colaboração Humano-IA para resolver problemas em uma gama de áreas de aplicação.

Uma História da Computação, Dos Primórdios à Atualidade

Prof. Jayme Luiz Szwarcfiter (UFRJ e UERJ) 

Organizado pelo PESC como uma homenagem a Jayme,
agraciado com a medalha ALIO 2024 concedida pela Associação Latino-Iberoamericana de Pesquisa Operacional

Jayme será apresentado pelo Prof. Abilio Pereira de Lucena Filho

Dia 09/10 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube

Abstract:

Apresentamos uma visão histórica da Computação, desde os seus primórdios até a atualidade. Os primórdios, na realidade, retroagem à pré-história, enquanto que a atualidade, corresponde aos dias de hoje. A história gira em torno do personagem central da computação, que é sem dúvida, o computador. Apresentamos os estágios percorridos pela ciência, até o desenvolvimento atual. Uma ênfase especial é dedicada à história da computação brasileira. 

Short Bio: 

Jayme Luiz Szwarcfiter graduou-se em Engenharia Eletrônica, na Escola de Engenharia da UFRJ, em 1967, concluiu o mestrado na COPPE, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, em 1971, e o doutorado em Ciência da Computação, na University of Newcastle upon Tyne, Inglaterra, em 1975. Realizou pós-doutorados na University of California Berkeley, University of Cambridge, Inglatera e Université de Paris-Sud (Orsay) França. Realizou toda a sua carreira acadêmica na UFRJ: Professor do Instituto de Matemática, em 1968, onde alcançou o título de Professor Emérito da Universidade. Possui algumas centenas de trabalhos publicados, nas áreas de ciência da computação e otimização. Orientou diversas de teses de doutorado, cujos autores são atualmente destacados docentes e pesquisadores em universidades do país e do exterior, notadamente Argentina. Membro titular da Academia Brasileira de Ciências, recebeu diversos prêmios e distinções, entre os quais o Prêmio Álvaro Alberto, do MCTI/CNPq, possivelmente um dos principais do país, na área cientifica. No ano corrente foi agraciado pela Asociación Latino-Ibero- Americana de Investigación Operativa, com a Medalha ALIO 2024. 

Trajetória em Ciência de Dados - Prêmio Mérito Científico SBC

Prof. Marta Mattoso (PESC/COPPE/UFRJ) 

Dia 11/09 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube

Abstract:

O Prêmio SBC (Sociedade Brasileira de Computação) de Mérito Científico destina-se ao sócio efetivo ou fundador da SBC com reconhecida contribuição científica e/ou técnica em uma das várias áreas e especialidades da computação abrangidas pela Sociedade. A premiação da profa. Marta Mattoso ocorreu no Congresso da SBC 2024 no dia 22/07/2024. O seminário abordará sua trajetória cientifica com desafios e motivações para o desenvolvimento de Ciência de Dados. 

Short Bio: 

A profa. Marta Mattoso atua no PESC há 30 anos. Foi “Cientista Jovem” em 2000 e por quatro vezes “Cientista do Nosso Estado", bolsa-prêmio concedida pela FAPERJ no Rio de Janeiro. Em 2005, teve sua atuação em pesquisas relevantes à área de Banco de Dados reconhecida pela Comissão Especial de Banco de Dados da SBC, quando foi homenageada durante o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados por sua contribuição à área. Dentre seus principais serviços à comunidade científica brasileira estão a iniciativa de criar o evento “BreSci” dedicado ao apoio computacional no desenvolvimento da Ciência no Brasil, a participação em Comitês Assessores da CAPES e do CNPq, e a atuação em inúmeros comitês de programa de eventos científicos internacionais e comitês editoriais de periódicos. A pesquisa da Prof. Marta se caracteriza pelo forte envolvimento de seus orientandos no PESC, sendo que vários deles foram agraciados com os prêmios de melhor dissertação e tese de doutorado em Bancos de Dados.  Ao longo de sua carreira formou mais de 90 alunos de pós-graduação. Vários desses ex-alunos atuam em postos de destaque em empresas ou em pesquisa em boas universidades e atualmente são pesquisadores do CNPq. 

Real-Life Computational Hemodynamics

D.Sc. Pablo Javier Blanco (LNCC/MCTI)

Lattes Pablo Javier Blanco aqui

Moderador: Prof. Frederico Jandre (PEB/COPPE/UFRJ)

 Dia 14/08 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube clique aqui

Abstract:

Unveiling the role of the fundamental forces that drive human physiology and pathophysiology relies on a deep understanding of the wide range of biomechanical environments that the cardiovascular system is exposed to during our daily life, as well as of the complex interplay among circulatory phenomena taking place at different temporal and spatial scales. The lack of proper experimental settings to address questions involving wave propagation phenomena, cardiac-arterial coupling, or conditions such as hypertension, among others, established a favorable scenario for the development of systemic-scale mathematical models of circulation in the human body. While quite comprehensive lumped parameter representations have been proposed, the use of distributed parameter models (1D models) has been limited to studying the cardiovascular system under simplified physiological scenarios such as the resting state, the supine position, and occasionally disease conditions. When thinking of incrementing the realism of these cardiovascular 1D simulations, it is important to highlight that the impact of factors such as respiration, control mechanisms, gravity, and diverse physiological states (e.g., exercise or sleep conditions), has only been partially explored. Furthermore, it is noteworthy that such conditions pose several challenges that range from the model assembling process to the numerical solvers and their computational implementations. This talk aims to explore some of our latest advancements in the field of computational hemodynamics at the systemic scale exploiting an Anatomically Detailed Arterio-Venous Network 1D model (ADAVN model). Specifically, we will discuss the integration of highly detailed models of the cardiovascular system, the impact of respiration, and the simulation of blood flow in massive vascular networks, to account for microcirculatory environments. 

Short Bio: 

Engenheiro Eletromecânico (2003). Doutor em Modelagem Computacional (2009). Pesquisador Titular do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC). Co-Fundador e Chief Research Officer de FLOUIT Inc.. Bolsista CNPq, nível 1B. Bolsista FAPERJ Cientista do nosso Estado. Membro Afiliado da Academia Brasileira de Ciências (2014-2018). Vice-coordenador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Medicina Assistida por Computação Científica. Coordenador do Hemodynamics Modeling Laboratory. Membro do World Council of Biomechanics. Professor da Universidade Católica de Petrópolis. Publicou mais de 130 artigos científicos em periódicos internacionais e 1 livro. H-index=29/38 (scopus/googlescholar). Orientou 9 dissertações de mestrado e 9 teses de doutorado. Especialista em Mecânica dos Fluidos, Mecânica do Contínuo, Cálculo Variacional, Métodos Numéricos, Modelagem Matemática, Modelagem de Sistemas Multiescala, Aprendizado de Máquina, Modelagem do Sistema Cardiovascular Humano, Hemodinâmica Computacional, Análise e Processamento de Imagens Médicas

Demystifying Hypes in Cloud-Native Architectures

Ph.D. Davide Taibi (University of Oulu, Finland)

Dia 31/07 (quarta-feira), 10h30 horas, Sala H-324B
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Abstract:

The rapid evolution of cloud-native technologies has transformed software development practices. However, while certain innovations offer substantial benefits, others may pose challenges or have adverse effects depending on the context. This talk aims to bridge the gap between academia and industry by demystifying the current hypes surrounding cloud-native technologies. We will explore how empirical research can inform practical applications, ensuring that new advancements are leveraged effectively and responsibly. Join us to gain insights into the nuanced impacts of these technologies and learn how to navigate the ever-changing landscape of cloud-native systems.

Short Bio: 

Davide Taibi is a full Professor at the University of Oulu in Finland, where he leads the M3S Cloud research group. His research focuses on Empirical Software Engineering with a particular emphasis on cloud-native systems and the migration from monolithic to cloud-native applications. He is dedicated to investigating processes and techniques for developing cloud-native applications, identifying specific patterns and anti-patterns, and supporting companies in their transition to cloud-native technologies. His work bridges the gap between theoretical research and practical industry applications, contributing to the advancement of cloud-native systems.. 

Are you a Mathematician or a Computer Scientist?

Profa. Celina de Figueiredo (PESC)

Lattes Celina de Figueiredo aqui

Moderador: Prof. Raphael Machado (IC/UFF) 

Dia 26/06 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Slides da apresentação

Abstract:

The 2023 ACM A.M. Turing award for foundational contributions to the theory of computation for Avi Wigderson follows his 2021 Abel prize, together with László Lovász, for their foundational contributions to theoretical computer science and discrete mathematics, and their leading role in shaping them into central fields of modern mathematics.I will celebrate the unprecedented  Abel + Turing recognition, and give my answer to the question that is often asked to Avi Wigderson.

Short Bio: 

Celina chegou na UFRJ em 1987 quando iniciou o seu doutorado no PESC sob a orientação do professor Jayme Szwarcfiter. Ela começou em 1989 sua carreira docente como professora assistente no Instituto de Matemática e é professora titular da COPPE desde 2011. Foi eleita para a Academia Brasileira de Ciências em 2022. Celina é grata aos seus alunos, seus co-autores mais frequentes, os seus 120 artigos em periódicos internacionais, ao longo de 30 anos como doutor, são na maioria em co-autoria com os seus alunos. 

Machine Learning for Performance and Power Modeling/Prediction

Profa. Lizy Kurian John (UT at Austin) and Ultra Low Energy Computation Methods for Implantable Cardiac Devices

Prof. Eugene B. John (UT at San Antonio)  

Dia 21/06 (sexta-feira), 10 horas, Sala H-324B
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Abstract - Machine Learning for Performance and Power Modeling/Prediction:

Estimating the power and thermal characteristics of a processor is essential for designing its power delivery system, packaging, cooling, and power/thermal management schemes. Power models that estimate the power consumption of each functional unit/hardware component from first principles are slow and tedious to build. Machine learning can be used to create power models that are fast and reasonably accurate. Machine learning can also be used to calibrate analytical models that estimate power. In this talk, I’ll present some examples of performance and power modeling using machine learning. Another application for machine learning has been to create max power stressmarks. Manually developing and tuning so called stressmarks is extremely tedious and time-consuming while requiring an intimate understanding of the processor.  In our past research, we created a framework that uses machine learning for the automated generation of stressmarks. In this talk, the methodology of the creation of automatic stressmarks will be explained. Experiments on multiple platforms validating the proposed approach will be described. Yet another application for machine learning is in cross-platform performance and power prediction. If one model is slow to run real-world benchmarks/workloads, is it possible to predict/estimate the performance/power by using runs on another platform? Are there correlations that can be exploited using machine learning to make cross-platform performance and power predictions? A methodology to perform cross-platform performance/power predictions will be presented in this talk.

Short Bio Lizy Kurian: 

Lizy Kurian John  is Truchard  Foundation Chair in Engineering at the University of Texas at Austin. She received her Ph. D in Computer Engineering from the Pennsylvania State University. Her research interests include workload characterization, performance evaluation,  memory systems, reconfigurable architectures, and high performance architectures for emerging workloads. She is recipient of many awards including Joe J. King Professional Engineering Achievement Award (2023), The Pennsylvania State University Outstanding Engineering Alumnus Award (2011), the NSF CAREER award, UT Austin Engineering Foundation Faculty Award,  Halliburton, Brown and Root Engineering Foundation Young Faculty Award, University of Texas Alumni Association (Texas Exes) Teaching Award, etc.  She has coauthored books on Digital Systems Design using VHDL (Cengage Publishers, 2007, 2017),  a book on Digital Systems Design using Verilog (Cengage Publishers, 2014)  and has edited 4 books including a book on Computer Performance Evaluation and Benchmarking.  She holds 16 US patents and is an IEEE Fellow, ACM Fellow, Fellow of AAAS, and Fellow of the National Academy of Inventors (NAI).

Abstract - Ultra Low Energy Computation Methods for Implantable Cardiac Devices:

The next generation implantable cardia devices are expected to evolve into smart connected devices, in sync with the ubiquitous trend of smart appliances. However, the path to future smart cardiac devices has major challenges that must be addressed. The nature of the application inherently makes the cardiac devices extremely resource constrained with mission critical functional specifications that must be met. Power consumption and functional reliability are the primary factors that govern the design of a cardiac device’s system architecture. Although existing low-power design techniques are efficient and are regularly utilized in modern cardiac devices to meet those goals, they fall short when it comes to solving the computational challenges anticipated in a smart and connected cardiac device. Our research aims to develop ultra-low energy computation methods and design methodologies that can enable future cardiac devices to become a reality. By analyzing the existing and the anticipated new computational workloads of a smart cardiac device, innovative and scalable power-saving design techniques are presented. 

Short Bio Eugene B. Johyn: 

Eugene B. John received his Ph.D. in Electrical Engineering from Pennsylvania State University. He is currently a Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Texas at San Antonio. His research interests include, Energy Efficient Computing, Ultra-Low Energy Computing for Implantable Cardiac Devices, Hardware Architectures for Machine Learning and Artificial Intelligence, Computer Architecture, Computer Performance Analysis, Power-Aware and Secure Systems, and Low Power Integrated Circuits and Systems. He has over 160 publications and seven U.S. patents. He was inducted into the National Academy of Inventors (NAI) in 2022. He is a recipient of the University of Texas System Regents’ Outstanding Teaching Award. He served as an Associate Editor for IEEE Transactions on Sustainable Computing (2019-2023) and is currently serving as an Associate Editor for the ACM Computing Surveys.

IA e Aplicações Médicas: O que faz a diferença?

Prof. Carlos Eduardo Pedreira (PESC)

Lattes Carlos Pedreira aqui

Dia 15/05 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação

Abstract:

Seminário comemorativo da chegada do Prof. Carlos Pedreira (PESC) ao nível mais alto no CNPq (1A). A palestra será dividida em 3 partes. Na primeira serão apresentadas algumas das questões que separam ‘Funcionar de não Funcionar’ no mundo da IA. Com tantos aplicativos, para quase todos os modelos, à disposição, com que tipo de questão se deve ter atenção especial? Na segunda parte, serão abordadas questões fundamentais para quem deseja aplicar IA e métodos quantitativos em Medicina. Vale a pena? Tem futuro? Por onde começar? O quê NÃO fazer? Finalmente, o último terço será entregue à plateia, para perguntas e discussões.

Short Bio: 

Prof. Carlos Pedreira é Cientista pioneiro na área de IA, foi o Presidente Fundador da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional. Engenheiro, graduado na PUC-Rio, obteve o grau de Ph.D. em 1987 pelo Imperial College da Universidade de Londres. Professor Titular da COPPE e Pesquisador nível 1A no CNPq, é inventor em diversas patentes no exterior (Estados Unidos, Europa, Austrália e Japão), todas licenciadas e em uso em mais de 50 países. Tem artigos publicados em alguns dos mais prestigiados periódicos científicos de circulação internacional. Na base JCR tem índice h= 24 com >2800 citações e índice h=30 com >5500 citações na base Google Acadêmico. O impacto médio dos periódicos nos quais seus artigos estão publicados é >6.5, sendo 2 destes artigos no IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence fator de impacto >23, um destes como único autor. Orientou (teses concluídas) 19 doutores, e 5 alunos em pós-doutorado. É pesquisador visitante na Universidade de Salamanca, na Espanha onde tem estado por cerca de 3 meses anualmente desde 2002. Recebeu o Prêmio Santander de Ciência e Inovação de 2006 e o Prêmio Nicola Albano da Sociedade Brasileira de Pediatria em 2010. Em 2023 criou o perfil no Instagram ia_e_bioestatistca (>7800 seguidores) com o intuito de divulgar conceitos de IA de forma divertida e descomplicada sem nunca perder o rigor. 

Trajetórias em Inteligência Artificial de duas premiadas Cientistas Mulheres do Estado do Rio de Janeiro egressas do PESC

Profa. Aline Paes (IC/UFF) e Profa. Carolina Marcelino (IC/UFRJ)

Lattes Aline aqui e Lattes Carolina aqui

Moderadores Prof. Gerson Zaverucha e Prof. Carlos Eduardo Pedreira

Dia 17/04 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Resumo:

A palestra abordará a jornada de duas cientistas que se destacam no campo da Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro, apontando o cenário e os desafios enfrentados por mulheres na área e como elas lidaram com esses desafios em suas carreiras. As cientistas discutirão seus projetos atuais, em particular os projetos aceitos no edital "Programa de Apoio à Jovem Cientista Mulher com vínculo em ICTs do Estado do Rio de Janeiro", enfatizando suas expectativas de como os projetos podem beneficiar a sociedade. A conversa também enfocará a importância da diversidade na tecnologia, concluindo com perspectivas futuras para IA e a ciência, e como a inclusão de vozes femininas pode resultar em tecnologias mais inovadoras e inclusivas.

Biografia curta Aline:

Aline Marins Paes de Carvalho é professora associada do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF). É mestre e doutora em Engenharia de Sistemas e Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, pela COPPE-Sistemas, UFRJ, tendo feito estágio de doutoramento (sanduíche) por um ano no Imperial College London, UK. Atualmente, é Jovem Cientista do Nosso Estado pela FAPERJ e bolsista de produtividade nível E do CNPq. Aline Paes atua na área de Inteligência Artificial, com interesses e contribuições nos seguintes temas: aprendizado de máquina, integrado a técnicas neurais, estatísticas e lógicas, aprendizado de representações para linguagem natural, adaptação de modelos e aprendizado por transferência, IA explicável e IA para bem-estar social. Aline faz parte do comitê editorial do Machine Learning Journal, da Revista Iberoamericana de Inteligência Artificial e do Journal of Brazilian Computer Society. Participa regularmente do comitê de programa de alguns dos principais congressos internacionais da área de Inteligência Artificial, além de ser revisora ad-hoc de diversos periódicos internacionais. Já coordenou/coordena projetos de pesquisa aprovados por órgãos de fomento, incluindo dois Projetos Universais CNPq, um Projeto "APQ1 FAPERJ", dois projetos "Jovem Cientista do Nosso Estado FAPERJ", e um projeto "Jovem Cientista Mulher em ICT's do Rio de Janero FAPERJ",  todos na área de Inteligência Artificial. Desde 2020, faz parte do Grupo Brasileiras em PLN. Em 2023, foi professora visitante no Grupo de NLP da University of Sheffield, com bolsa do projeto CAPES-PRINT.

Breve biografia Carolina:

Carolina Gil Marcelino concluiu o doutoramento no CEFET-MG em 2017 com estágios sanduíche no INESC Technology and Science, associado a Universidade do Porto (sob orientação do Prof. Vladimiro Miranda), e no Karlsruher Institut für Technologie (com bolsa do ERASMUS MUNDUS- BE Mundus Project). Venceu em 2014 o prêmio anual CAPES-VALE de sustentabilidade pela melhor dissertação de mestrado. Realizou pós-doutorado na COPPE entre 2017-2019 sob supervisão do Prof. Carlos Eduardo Pedreira com uma bolsa PNPD da CAPES-FAPERJ. Em 2020 foi agraciada, em uma concorrência internacional, com um financiamento H2020/ Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)/COFUND - Grant Agreement: 754382, para executar por 2 anos o projeto "Multi-objective and decision making methodology to solve optimal power flow problems: an approach applied to hybrid microgrid systems" na Universidade de Alcalá, na Espanha. Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Recentemente recebeu financiamento para orientar um pós-doutorando na chamada Programa de Desenvolvimento da Pós-Graduação (PDPG) Pós-Doutorado Estratégico no Programa de Pós-Graduação de Informática (PPGI/UFRJ). Desde 2018 publicou 13 artigos em periódicos JCR, 12 como 1a autora, incluindo 7 com fator de impacto superior a 5. Seus principais interesses de investigação são: otimização de fluxo de potência, eficiência energética, algoritmos evolucionários, aprendizado de máquinas e classificação de padrões.

Recent Advances on Derivative-Free Optimization

Prof. Geovani Grapiglia (Université Catholique de Louvain, Bélgica)

Lattes clique aqui

Moderador Prof. Nelson Maculan

Dia 07/03 (quinta-feira), 10 horas, Sala H-324B
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Trilhando o Desenvolvimento de Software para Sistemas Críticos através das Normas Usando Métodos Ágeis

Prof. Dr. Johnny Cardoso Marques (ITA)

Lattes clique aqui

Dia 13/12 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Resumo:

Esta palestra explora o desenvolvimento de software para sistemas críticos, ressaltando a necessidade de abordagens especializadas para assegurar segurança e confiabilidade. Em ambientes regulamentados, normas e padrões governam esse tipo de desenvolvimento, exigindo a aplicação rigorosa de processos de qualidade em consonância com os riscos de segurança. Apesar do aparente conflito inicial entre a documentação rigorosa desses desenvolvimentos e a filosofia ágil, a palestra oferecerá insights sobre como conciliar essas abordagens, especialmente nas áreas de aviação e medicina.

Short Bio: 

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro/UERJ (2002). Mestre pelo programa de pós-graduação em Engenharia Aeronáutica e Mecânica na área de Sistemas Aeroespaciais e Mecatrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica/ITA (2004). Doutor pelo programa de pós-graduação em Engenharia Eletrônica e Computação na área Informática pelo ITA (2016). Desde 2018, é Professor Adjunto da Divisão de Ciência de Computação e atualmente é chefe do departamento de Software e Sistemas de Informação. Orienta alunos de graduação e de pós-graduação do ITA na área de Engenharia de Software. Atuou entre 1998 e 2018 na indústria com atuação em computação e segurança (safety) para o setor aeronáutico com passagens pelas empresas Transbrasil (1998-2000), Varig (2000-2003) e Embraer (2003-2018). Foi Representante Credenciado em Engenharia de Software para Certificação Aeronáutica junto à Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) entre 2007 e 2018, atuando na aprovação de projetos como autoridade delegada. Pesquisa nas áreas de engenharia de requisitos, qualidade de software para sistemas críticos, sistemas de informação e casos de segurança. É autor de várias normas e publicações em engenharia de software na Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT), Radio Technical Commission for Aeronautics (RTCA) e Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE), como a RTCA DO-178C, RTCA DO-200B, ISO/IEC/NBR 62304 e ISO/IEEE 29148.

Sementes de Futuro e Pensamento Fora da Caixa: Uma Rede Dual Onde Você é Bem-Vindo

Prof. Claudio Rodrigues Corrêa (Escola de Guerra Naval)
Lattes aqui.

Dia 24/11 (sexta-feira), 12 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Resumo:

O Comandante Correa irá abordar o LSC Laboratório de Simulações e Cenários), grupo de pesquisa de cenários de defesa que coordena. Também apresentará o PROCAD Defesa Prospectiva com ênfase ao aspecto dual, a rede do Sementes de Futuro de Defesa e as Linhas de pesquisa mais próximas da tecnologia, convidando os presentes para serem pesquisadores nesta linha..

Short Bio: 

Doutor em Administração pela UFRJ - Coppead, Mestre pela FGV, MBA pela ESPM. Coordenador de Pesquisa do Laboratório de Simulações e Cenários, Professor do Programa Profissional de Pós-graduação em Estudos Marítimos, onde leciona Métodos de Estudos de Futuro e Cenários Prospectivos; e ex-diretor do Centro de Jogos de Guerra da Escola de Guerra Naval. Ex-Coordenador das graduações em Administração e Processos Gerenciais (tecnólogo) do Centro Univesitário Celso Lisboa. Docente de Marketing, Empreendedorismo, Administração Estratégica e Consultoria do UNIFESO. Ex-Sócio-Diretor da  Sinae Marketing. 34 anos de atuação profissional e acadêmica em todas as regiões do Brasil e no exterior. 15 anos de experiência docente em EAD. Avaliador Ad hoc da CAPES e  INEP. Coordenador principal do projeto PROCAD DEFESA - Prospectiva para Segurança e Defesa. Revisor de revistas como Foresight, Hoplos e Unifa. Membro do Athens Institute for Education and Research, do Conselho Regional de Administração, do Teresópolis Convention & Visitors Bureau, da Assoc. Brasileira de Estudos de Defesa e do Conselho Científico de editora Alpheratz. Consultor de Marketing de Relacionamento, Empreendedorismo, Estudos de Futuro, Métodos Prospectivos, Planejamento Estratégico com Cenários de longo prazo. Egresso do William J. Perry Center for Hemispheric Defense Studies.

Mergulhando na Starknet - uma introdução a Layer2 de Ethereum, Zero-knowledge e Cairo

Thiago Catarino (ETHSamba)

Dia 24/11 (sexta-feira), 11 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Resumo:

Thiago irá apresentar uma introdução a Layer2 de Ethereum, Zero-knowledge e Cairo. 

Short Bio: 

Trabalha com crescimento de Produtos e Serviços Descentralizados. Participou em diferentes estágios. É co-fundador da ETHSamba, hub da Ethereum no Brasil.

Inovação e Projetos Desenvolvidos na Área de Sistemas Inteligentes na Embraer

José Fernando Basso Brancalion (Embraer).

Dia 23/11 (quinta-feira), 11 horas, Sala G-122.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Resumo:

O que está sendo desenvolvido na Área de Sistemas Inteligentes da Embraer.

Short Bio: 

José Fernando Basso Brancalion é Engenheiro Eletricista, formado pela Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo. É mestre em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo (2001), na área de Telecomunicações e doutor em Engenharia Eletrônica e Computação, Área de Telecomunicações, no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 2015. Trabalha há 23 anos na EMBRAER como  Engenheiro de Desenvolvimento de Produto, com experiência no desenvolvimento de Sistemas C4I2SR (Command, Control, Computers, Communications, Intelligence, Information, Surveillance and Reconnaissance). Suas principais áreas de atuação são  fusão de dados, rastreio de alvos, reconhecimento de alvos, telecomunicações e desenvolvimento de sistemas autônomos.

Retorno de investimento (RoI) em segurança cibernética: a chave para digitalização da infraestrutura de manufatura

Paulo C. G. Costa (George Mason University)

Dia 22/11 (quarta-feira), 12 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Resumo:

Em todo o globo, as infraestruturas de manufatura e redes de cadeias de suprimento associadas estão sob constantes ataques cibernéticos, visando comprometer ou degradar tanto os seus componentes físicos como informacionais, algumas vezes com sucesso - conforme podemos ver na mídia. Neste ambiente hostil, fabricantes se vêem em um dilema. Por um lado, eles precisam digitalizar suas empresas para poder se manter competitivos em uma sociedade cada vez mais interconectada. Por outro lado, assim fazendo eles aumentam a vulnerabilidade a ataques cibernéticos. Para piorar, as soluções de segurança cibernética atuais são fragmentárias, subutilizadas, inefetivas, e são vistas por muitos como custos que não trazem benefícios. Essa palestra apresenta um esforço de pesquisa em quantificação de segurança cibernética, que visa prover os tomadores de decisão com uma abordagem holística para calcular o retorno de investimento das soluções de segurança cibernética - expondo como este investimento proporciona uma digitalização segura de suas empresas. Exemplos da pesquisa multidisciplinar que levaram a estes resultados também abordados nesta apresentação.

Short Bio: 

O Professor Paulo Costa é o Chefe do Departamento de Engenharia de Segurança Cibernética, Diretor do Centro de Excelência em C4I & Cyber, e possui uma tênure dupla como professor do Departamento de Engenharia de Sistemas e Pesquisa Operacional, todos na Universidade George Mason, localizada no estado de Virginia nos Estados Unidos. Ele atualmente é Vice-Presidente para Automação Segura e Segurança de Cadeias de Suprimento no Instituto de Inovação em Segurança Cibernética de Manufatura, do Departamento de Energia dos EUA. Sua especialidade deriva tanto de trabalhos anteriores como profissional e depois pesquisador nas áreas de segurança de transporte, segurança de sistemas físico-cibernéticos, representação e raciocínio probabilístico, apoio a decisão e pesquisa operacional. Ele é um pioneiro na área de ontologias probabilísticas e criador do PR-OWL, uma linguagem probabilística para a Internet semântica, bem como contribuidor chave do UnBBayes-MEBN, uma implementação de código aberto da linguagem PR-OWL. O serviço acadêmico do Prof. Paulo Costa inclui participação em programas técnicos em diversas conferências e jornais acadêmicos, bem como membro revisor em comitês na Fundação Nacional de Ciência americana (NSF), Academinas Nacionais de Engenharia americanas e outros. Ele é um membro sênior do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) e serve atualmente no Conselho de Diretores da Sociedade Internacional de Fusão de Informação (ISIF), da qual foi Presidente por dois termos.

Inovação na UFRJ: como, onde e por que

Profa. Daniela Uziel (InovaUFRJ)
Lattes aqui

Dia 21/11 (terça-feira), 12 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação

Resumo:

InovaUFRJ e a importância da Inovação em uma Universidade.

Short Bio: 

Possui graduação em Medicina pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995), mestrado em Ciências Biológicas (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1997), doutorado em Ciências (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2001), após período "sanduíche" na França (Inserm U371) e Alemanha (FSU Jena) e um mais recente doutorado (2019) Políticas Públicas, Estrategias e Desenvolvimento (IE-UFRJ). É Professora Associada da Faculdade de Farmácia da Universidade Federal do Rio de Janeiro. De 2019 à 2023 foi Coordenadora de Inovação do Centro de Ciências da Saúde, e de novembro de 2020 até junho de 2023 foi coordenadora do Programa de Gestão de Indicadores de Desempenho (GID) da Pro-reitoria de Pós-graduação e Pesquisa da UFRJ. Foi Pesquisadora Visitante do IPEA (Centro de Ciência, Tecnologia e Sociedade; sede Rio de Janeiro) entre outubro de 2018 e março de 2020. Atua em parceria com docentes de outras áreas do conhecimento da UFRJ e da UFF nas Disciplinas Integradas de Empreendedorismo da UFRJ, que recebeu o prêmio de educação empreendedora (rodada estadual) do Sebrae em 2019. Desde 2012 trabalha com empreendedorismo acadêmico de alta tecnologia e geração de inovações na área biomédica. Desde julho de 2023 é Diretora do InovaUFRJ (Núcleo de Inovação Tecnológica da UFRJ) .

Introdução às Árvores de Cristal

Prof. Rafael Castro de Andrade (UFC)

Moderador Prof. Nelson Maculan Filho 

Dia 16/11 (quinta-feira), 10 horas, Sala H-319/11.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Resumo:

O seminário trará o conceito de árvore de cristal, sua modelagem matemática e aplicações em problemas de otimização combinatória. Considere um grafo simples ponderado e não orientado G=(V,E), onde cada aresta e de E tem peso ce > 0, e uma árvore geradora Tk de G enraizada em um vértice k de V. Associe a cada nó v de Tk um potencial correspondendo ao multiconjunto ?(k,v)={ce | aresta e pertence ao caminho de k a v em Tk}. A raiz de Tk tem potencial vazio. Defina a operação de diferença simétrica ?(k,{u,v}) entre os multiconjuntos dos extremos de uma aresta {u,v} de E não pertencente a Tk como ?(k,{u,v}) = ?(k,v) ? ?(k,u) = ?(k,v) ?(k,u) U ?(k,u) ?(k,v), onde as operações de diferença simétrica, diferença e união de conjuntos tradicionais são estendidas para multiconjuntos. Diremos que os potenciais dos vértices u e v estão:

Uma árvore geradora Tk de G é dita de cristal quando todos seus vértices apresentarem equilíbrio estável ou instável. Mostramos que essa nova classe de árvores generaliza as árvores geradoras de custo mínimo (AGM) de um grafo, encaixando-as na definição de equilíbrio estável. Podemos mostrar que nem toda árvore de cristal é uma AGM e analisar diferenças em relação a outras classes de árvores, como as de caminho mínimo enraizada em algum nó. Além de mostrar alguns resultados teóricos, apresentaremos uma modelagem matemática que leva a uma definição algébrica para as mesmas. A interseção de sistemas de árvores de cristal fornece um sistema linear cujas soluções correspondem a AGMs. Isso abre novas possibilidades de resolução de problemas de otimização com estrutura de árvore ótima em seu conjunto de restrições, como árvores robustas e de Steiner com prêmio em vértices.

Short Bio: 

Professor Titular, Universidade Federal do Ceará, Departamento de Estatística e Matemática Aplicada. Ph.D. em Ciência da Computação, Sorbonne Université Paris-Nord (2002), M.Sc. em Engenharia de Sistemas e Computação, COPPE-UFRJ (1999), B.Sc. em Ciência da Computação, Universidade Estadual do Ceará (1997). Trabalha nas áreas de otimização combinatória e suas aplicações em problemas de dimensionamento de redes. Possui artigos de pesquisa nas seguintes revistas: Management Science, Annals of Operations Research, Discrete Applied Mathematics, NETWORKS, European Journal of Operational Research, Computer & Operations Research, International Transactions in Operational Research. Possui bolsa de produtividade do CNPq.

Human-Centered Design Involving People with Disabilities: A Few Research Avenues Based on Methodological Considerations

Prof. Christophe Kolski (Université Polytechnique Hauts-de-France)

Dia 08/11 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação

Resumo:

User-centered design processes are becoming increasingly popular. They encourage user involvement at all project stages, or at least in part. Numerous methods are available for this purpose, including requirements analysis, participatory design, and evaluation. Some of them facilitate ideation, which is useful in innovative projects. However, they are generic and must be adapted when involving users with categorized disabilities and special needs. Particularly where users have communication disorders, alternative approaches are possible or at least need to be explored, mainly focused on the involvement of members of the ecosystem of users with disabilities. Then, representative examples of method adaptations from different projects and a possible approach to raising awareness of disability in the workplace will be described.

Short Bio: 

Christophe Kolski is a full professor in Computer Science at the Université Polytechnique Hauts-de-France, Valenciennes, France. He teaches software engineering and human-computer interaction to bachelor and master students in computer science and INSA engineering students. He is the current Deputy Director of the Computer Science (CS) Department of LAMIH (Laboratory of Industrial and Human Automation Control, Mechanical Engineering and Computer Science). His specializations include human-computer interaction, software engineering for interactive systems, intelligent interface design, tangible interaction, and distributed user interfaces; several application domains are particularly considered: transport and mobility, healthcare and disability, and supervision. He has been involved with the chairing of CADUI'2002, IHM'2003, ERGO-IA'2006, IHM’2017, and RoCHI’2022 conferences, supervised or co-supervised 37 doctoral dissertations (several are in progress) and authored books, and nearly 100 articles in international and national journals, and many communications in conferences.

Pesquisa, interação com a indústria e formação de recursos humanos: uma experiência de integração

Ana Regina Cavalcanti da Rocha (PESC) 

Dia 04/10 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação.

Resumo:

Nesta palestra será mostrado, através da experiência de Ana Regina Cavalcanti da Rocha quando professora da COPPE/UFRJ, como integrar pesquisa, formação de recursos humanos em mestrado e doutorado e o trabalho com a indústria que culminou na definição e coordenação técnica do MPS-BR. Será destacada, também, a experiência em projetos interdisciplinares com o CERN em Genebra na área de física e com a UFBA na área de Cardiologia e o envolvimento de alunos nestes projetos.

Short Bio: 

Graduação em Matemática na UFRJ, Mestrado e doutorado na PUC-RIO, Professora do IME (1983-1985), Professora do PESC/COPPE  (1985-2021). Atualmente sócia da Implementum Consultoria em Tecnologia da Informação. Recebeu recentemente a homenagem  "Destaque Formação de Recursos Humanos de Excelência" no CBSoft 2023.

Atenção (com os Fundamentos de Computação) é (Quase) Tudo o que Precisamos:

o papel dos modelos de sistemas de computação e sua conexão com Aprendizado de Máquina baseado em Modelos

Edmundo Albuquerque de Souza e Silva (PESC/COPPE) 
Prêmio Mérito Científico da ABC

Dia 13/09 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Resumo:

O professor Edmundo de Souza e Silva, professor titular do PESC, foi recentemente agraciado com o prêmio Mérito Científicoda Sociedade Brasileira de Computação (SBC). A premiação "Homenageia membros da SBC com reconhecida contribuição técnico-científica em pelo menos uma das várias áreas e especialidades da computação abrangidas pela SBC". Esse seminário é baseado em duas palestras recentes proferidas pelo Prof. Edmundo: a primeira ministrada durante a 75a Reunião Anual da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC) como parte de um painel sobre o impacto de IA na produção acadêmica; a segunda é referente ao Prêmio de Mérito Científico outorgado pela SBC, durante a Assembleia Geral da 43a edição do Congresso da SBC. A palestra começa com uma breve digressão sobre os mitos e potencialidades dos "Large Language Models" para o ensino e a pesquisa. Prossegue então para o seu objetivo principal: mostrar o papel fundamental dos modelos de sistemas computacionais em vários domínios da Computação, e destacar como o entendimento do que é um modelo e a teoria de suporte dos mesmos, fornecem os fundamentos para algoritmos de Aprendizado de Máquina.

Short Bio: 

Edmundo de Souza e Silva é Engenheiro Eletrônico pela PUC-RJ, obteve o mestrado em Engenharia Elétrica também pela PUC-RJ, e o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade da California, Los Angeles (UCLA) em 1984.  Foi professor/pesquisador visitante de renomados centros de pesquisa e universidades nos EUA, Japão, China e Europa.  Edmundo pertenceu ao ACM/SIGMETRICS Board of Directors (2001-2005) e foi Chair do IFIP WG 7.3 (Jan/2008 a Jul/2014).  Foi membro do Comitê Assessor do CNPq (1991-1994 e 1999-2001), na CAPES foi Coordenador-Adjunto e Coodenador de Área de Ciência da Computação nos triênios 2002-2005 e 2008-2010, respectivamente. Foi co-presidente do Comitê Técnico de Programa de importantes conferências internacionais do IEEE, ACM e IFIP e no Brasil do SBRC'1998, e Coordenador Geral da XXI Escola de Computação de 1998.  Atualmente é membro do Comitê de Avaliação da RNP, e membro do Editorial Board do periódico ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems. Ao longo de sua carreira, recebeu honrarias como "Sócio Destaque do Ano" da SBC em 2011, "Prêmio Destaque SBRC/SBC" em 2012, o título "Construtores da Internet" da RNP em 2017, em 2020 foi um dos homenageados com o prêmio "Destaques em Governança da Internet no Brasil" do Comitê Gestor da Internet no Brasil. Em 2023 recebeu o prêmio "Mérito Científico" da SBC. Edmundo é pesquisador 1-A do CNPq, e desde 2000 é Cientista do Nosso Estado da FAPERJ. É membro da Academia Brasileira de Ciências, membro da Academia Nacional de Engenharia e em 2008 recebeu a comenda da Ordem Nacional de Mérito Científico.  Edmundo é Professor Titular do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ. Desde 2000 tem participado no projeto CEDERJ de educação a distância no estado do Rio de Janeiro. Suas áreas de interesse incluem a modelagem e análise de sistemas de computação, redes de comunicação de dados e Aprendizado de Máquina.

Pesquisas e Oportunidades de Colaboração com o Departamento de Computação da Universidade do Porto

João P. Vilela (Univ. do Porto) 

Dia 30/08 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Abstract:

A presentation about the University of Porto and DCC-FCUP, for both faculty members as well as students at UFRJ. The goal is to disseminate information about the University of Porto, and the several degrees offered by DCC-FCUP, as well as its research areas. I will present the research areas and selected projects of DCC-FCUP as well as my own research work on security and privacy with the goal of disseminating the research performed at DCC-FCUP and identifying synergies with UFRJ from a research perspective. The presentation will be followed by Q&A and interactions with faculty and students. I will also be available for more focused discussions in the afternoon to interested faculty and students.

Short Bio: 

João P. Vilela is a professor at the Department of Computer Science of the University of Porto and a senior researcher at INESC TEC and CISUC. He was previously a professor at the Department of Informatics Engineering of the University of Coimbra, after receiving the Ph.D. in Computer Science in 2011 from the University of Porto, Portugal. He was a visiting researcher at Georgia Tech, working on physical-layer security, and at MIT, working on security for network coding. In recent years, Dr. Vilela has been coordinator and team member of several national, bilateral, and European-funded projects in security and privacy. His main research interests are in security and privacy of computer and communication systems, with applications such as wireless networks, Internet of Things and mobile devices. Specific research topics include wireless physical-layer security, security of next-generation networks, privacy-preserving data mining, location privacy and automated privacy protection.

Achieving Product Orientation in DevOps Teams

 Anna Wiedemann (University of Applied Sciences Zurich) 

Dia 23/08 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação

Abstract:

Changes in IT organization and technology environments make it necessary to adapt and review how mission-critical IT functions align with firm strategy. IT functions increasingly use cross-functional teams to manage the lifecycle of digital solutions. As cross-functional teams begin to alter how we develop and maintain software, they may also result in control–alignment misfits that diminish the efficacy of functional project and operations controls. With the help of qualitative research methods, we examine how the integration of product-oriented cross-functional teams challenges and transforms the IT function. We apply grounded theory and derive models that give insights into how alignment between development and operations can be achieved in DevOps teams within the IT function.

Short Bio: 

Anna Wiedemann is Postdoc/Lecturer at Zurich University of Applied Sciences in the area of Agile IT/DevOps Teams, process management and integration. Her research concentrates on Business-IT Alignment and Governance topics. She is interested in how traditional IT departments can efficiently organize themselves in the age of  digitalization to quickly deliver new digital innovations and products to their customers

Conectando os Pontos - A Contribuição de Robert Metcalfe Para a Computação

Claudio Miceli de Farias

Moderador: Daniel Ratton Figueiredo 

Dia 12/07 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação.

Abstract:

Nessa palestra homenagearemos a contribuição do vencedor do prêmio turing de 2022 - Robert Metcalfe. Falaremos sobre o protocolo Ethernet e como é uma das pedras fundamentais que permite o funcionamento não somente da internet mas de diversos sistemas distribuídos.

Short Bio: 

O professor Claudio Miceli de Farias fez graduação em Ciência da Computação (2008), mestrado (2010) e Doutorado (2014) em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atualmente, atua no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação (PESC-COPPE-UFRJ) e no Instituto Tércio Pacitti de Pesquisas e Aplicações Computacionais da UFRJ. Os principais temas de interesse do professor são cidades inteligentes, Internet das Coisas, Fusão de dados e Segurança.

Accelerating Visual Analytics Across the Memory and Storage Stack

Vijaykrishnan Narayanan
Moderador Prof. Diego Leonel Cadette Dutra

Dia 26/06 (segunda-feira), 10 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

A Perfect Path from Computational Biology to Quantum Computing

Celina Miraglia Herrera de Figueiredo
Moderador Prof. Valmir Carneiro Barbosa

Dia 14/06 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação

Abstract:

I'll revisit my contributions to the P versus NP millennium problem and the computational complexity of combinatorial problems, especially those arising in Computational Biology and Quantum Computing, through 20 PhD theses, mine and of my students. I'll explain how the dichotomy NP-complete versus polynomial-time of long-standing problems together with their multivariate analysis is settled. Yet, intriguing questions remain.

Short Bio: 

Celina chegou na UFRJ em 1987 quando iniciou o seu doutorado no PESC sob a orientação do professor Jayme Szwarcfiter. Ela começou em 1989 sua carreira docente como professora assistente no Instituto de Matemática e é professora titular da COPPE desde 2011. Foi eleita para a Academia Brasileira de Ciências em 2022.

On Edge Domination of Graphs

Jayme Luiz Szwarcfiter

Dia 17/05 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B.

Abstract:

Denote by G, an undirected simple graph, with vertex set V , and edge set E. An edge e ∈ E dominates itself and every edge adjacent to e. A set E′ ⊆ E is an (edge) dominating set of G, if each edge of E is dominated by some edge of E' . The domination is called efficient if each edge is dominated exactly once, and is called proper if each edge of E \ E′ is dominated exactly once. In this talk, we survey and describe complexity results on these three types of edge domination. In particular, we consider the class of graphs, where each edge is contained in some triangle. We mention hardness and polynomial time cases on subclasses of this class, for edge domination problems.

Short Bio: 

Jayme Luiz Szwarcfiter é Professor Emérito da UFRJ atuando no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE, no Instituto de Matemática e no Núcleo de Computação Eletrônica. Atualmente é Pesquisador Visitante do Instituto de Matemática e Estatística da UERJ. Atua nas áreas de Algoritmos, Teoria da Computação e Matemática Discreta. Publicou diversos livros-textos influentes nessas áreas, além da formação de dezenas de mestres e doutores. É Pesquisador 1-A do CNPq, Membro Titular da Academia Brasileira de Ciências, Grã-Cruz da Ordem Nacional do Mérito Científico, e recebeu inúmeros prêmios de destaque nacional e internacional por suas contribuições acadêmicas e científicas.

Data Science and Innovation

Patrick Valduriez (Inria France), Emeritus Senior Scientist

Scientific Director of the Inria-Brasil International Lab

Dia 04/05 (quinta-feira), 14 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Abstract:

Data science and innovation have become overloaded terms, leading to some confusion. To be successful, the innovation process involves not only inventions (e.g., new methods) but also context, e.g., user behavior, and timing, e.g., market readiness. In this talk, I discuss the potential impact of data science on innovation, using selected success stories. I also discuss innovation within the Inria-Brasil strategic partnership.

Short Bio: 

Patrick Valduriez is an emeritus senior scientist at Inria, France, the scientific director of the Inria-Brasil international lab. and the Chief Scientist Officer of the LeanXcale company (that delivers a news generation NewSQL database). He has been consulting for major companies in USA (HP Labs, Lucent Bell Labs, NERA, LECG, Microsoft), Europe (ESA, Eurocontrol, Ask, Shell) and France (Bull, Capgemini, Matra, Murex, Orsys, Schlumberger, Sodifrance, Teamlog).

He is currently a member of the Zenith team (between Inria and University of Montpellier at the LIRMM lab.) that focuses on data science, in particular data management in large-scale distributed and parallel systems and scientific data management. He has authored and co-authored more than 200 technical papers and several textbooks, among which “Principles of Distributed Database Systems” (with Professor Tamer Özsu, University of Waterloo). He currently serves as associate editor of the Distributed and Parallel Databases journal. He has served as PC chair of major conferences such as SIGMOD and VLDB. He was the general chair of SIGMOD 2004, EDBT 2008 and VLDB 2009.

He received several best paper awards, including VLDB 2000. He was the recipient of the 1993 IBM scientific prize in Computer Science in France and the 2014 Innovation Award from Inria and the French Academy of Science. He is an ACM Fellow. 

Uma manhã comemorativa (60 + 70) do LAND.
Pessoal do LAND contando histórias do mesmo. 

Quarta-feira, 3 Maio 2023, a partir das 10 horas.
Local: Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube. 

Resumo: 

O Laboratório de Modelagem, Análise e Desenvolvimento de Redes e Sistemas de Computação (LAND) é um pilar do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação.

A oportunidade de uma dupla comemoração 60 + 70 é irresistível para os pesquisadores que receberam no LAND os primeiros passos decisivos na sua formação.

Ouviremos testemunhos nostálgicos e inspiradores, pois o laboratório tem inúmeras histórias a contar sobre o seu impacto na pesquisa nas suas várias áreas de atuação (tais como modelagem e análise, redes de computadores e aprendizado de máquina), além de sua contribuição na formação de pesquisadores.

List matrix partition problems on chordal graphs parameterized by leafage

Flavia Bonomo (Universidad de Buenos Aires), Professora Associada

Moderador: Prof. Jayme Luiz Szwarcfiter

Dia 12/04 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
Cartaz

Slides da apresentação

Abstract:

Graph k-coloring and k-clique cover are examples of partition problems in graphs, in the first case into k independent sets, in the second case into k cliques. Moreover, maximum clique and maximum independent set are examples of partition problems into two sets, one arbitrary and the other one required to be a clique (resp. independent set), with the addition of a linear objective function to maximize. These are examples of matrix partition problems. For each symmetric matrix M over {0,1,*}, the M-partition problem seeks a partition of the input graph into independent sets, cliques, or arbitrary sets, with certain pairs of sets being required to have no edges joining them, or to have all edges joining them, as encoded in the matrix. Moreover, the vertices of the input graph can be equipped with lists, restricting the parts to which a vertex can be placed. Even if the first four problems (k-coloring, k-clique cover, maximum clique and maximum independent set) are polynomially solvable on chordal graphs, Feder, Hell, Klein, Nogueira and Protti in 2005 proved that there are M-partition problems (without lists) that remain NP-complete for chordal graphs. In this talk, making use of a graph width parameter called "thinness", we will show that all list matrix partition problems with linear objective functions are XP on chordal graphs, parameterized by the leafage of the chordal graph. (The leafage of a chordal graph is the minimum number of leaves in a tree such that the graph can be realized as an intersection graph of subtrees of that tree.)
These results are from joint works with Diego De Estrada and with Nick Brettell, Andrea Munaro and Daniël Paulusma.

Short Bio: 

Flavia Bonomo é licenciada em Ciências Matemáticas e doutora em Ciências da Computação pela Universidade de Buenos Aires. Atualmente atua como Professora Associada com dedicação exclusiva no Departamento de Computação da FCEN-UBA e Pesquisadora do ICC-CONICET (Argentina). Sua principal área de pesquisa é a Teoria dos Grafos, embora também tenha artigos publicados sobre tópicos de Pesquisa Operacional, e mantém estreita colaboração nesses temas desde 2002 com pesquisadores da COPPE, UFRJ. No campo da Teoria dos Grafos seus principais tópicos de interesse cobrem as caracterizações estruturais de classes de grafos, o estudo de diferentes parâmetros de largura em grafos, e a delimitação de fronteiras em termos de complexidade computacional e classes de grafos para vários problemas de otimização combinatória. 

Uma manhã de homenagem aos 80 anos do Prof. Nelson Maculan.

Quarta-feira, 29 Março 2023, a partir das 8:30 horas.

Local: Auditório da COPPE no CT2.
Realização conjunta PESC/COPPE e Inst. de Matemática (IM/UFRJ).

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.

Programação:
08:30 hs - Recepção e Café
09:30 hs - Homenagem
11:30 hs - Coquetel 

Resumo: 

No seminário PESC de março, o Instituto de Matemática e a COPPE fazem uma homenagem conjunta ao nosso professor duplamente Professor Emérito pelos seus 80 anos que tanto inspiram o CCMN e o CT.

Palestrantes: 

Como palestrantes teremos orientados no PESC pelo homenageado: o professor Carlile Lavor, da UNICAMP, co-autor mais frequente do homenageado; o professor Marcone Souza, ex-reitor da UFOP, onde o homenageado se graduou; a professora Lorena Pradenas, da Universidade de Concepción no Chile; os professores Victor Giraldo e Gregório Malajovich, do Instituto de Matemática da UFRJ; e o professor Luidi Gelabert Simonetti do PESC/COPPE/UFRJ.

(Re)Use of Research Results … why should we?

Maria Teresa Baldassarre (University of Bari), Associate Professor

Dia 22/03 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B.

Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube

Slides da apresentação

Abstract:

According to Popper, the ideas we can most trust are those that have been most tried and most tested. For that reason, many of us are involved in the process called “Science” that produces trusted knowledge by sharing one’s ideas, and trying out and testing others’ ideas (i.e. reusing and replicating). Science and scientists form communities where people do each other the courtesy of curating, clarifying, critiquing and improving a large pool of ideas. According to this definition, one measure of the health of a scientific community is how much it reuses results. Registered Reports are scientific publications which begin the publication process by first having the detailed research protocol, including key research questions, reviewed and approved by peers. Subsequent analysis and results are published with minimal additional review, even if there was no clear support for the underlying hypothesis, as long as the approved protocol is followed. Registered reports can prevent several questionable research practices and give early feedback on research designs. This talk will explain the motivation for registered reports, outline the way they have been implemented in software engineering, and outline some ongoing challenges for addressing high quality software engineering research through the importance of artifact evaluation and the role of reusing research results.

Short Bio: 

Maria Teresa Baldassarre is Associate Professor, PhD, at the Department of Informatics of the University of Bari, Italy and member of the Software Engineering Research Laboratory (SERLab) where she coordinates the Process&Product Quality area. Her research interests are mainly focused on empirical software engineering, human factors in software engineering, software measurement and quality assurance. She is involved in several research projects and carries out controlled and in field experimentation within small and medium enterprises, and international academic partners. She is a partner of the SER&Practices spin off company of the University of Bari. Currently she is the representative for the University of Bari in the International Software Engineering Research Network (ISERN) and is PC member of several relevant software engineering and empirical software engineering international conferences. She is Associate Editor of Decision Support Systems Journal. Part of the Editorial Board of Empirical Software Engineering Journal, and co-chair of Registered Reports. She has covered several roles in the organization of software engineering related conferences. 

Blockchain: Introdução, Aplicações e Potencial
Gladstone Arantes Jr., Head of Blockchain Initiatives, BNDES
5 de outubro (quarta), 11h, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube

Cartaz - Resumo - Slides

A ideia é introduzir o contexto em que o Bitcoin foi criado, resumir seu funcionamento, generalizar o conceito para incluir os smart contracts, apresentar classes de aplicações (DeFi, NFT, DAOs, identidades descentralizadas, Web3 e DeSoc) e discutir sobre o potencial futuro, principalmente no longo prazo. Buscar também identificar os valores que a tecnologia traz, isolando-os de outros que ela pode trazer ou não, dependendo de inúmeras variáveis econômicas, sociais e até geopolíticas.

Biografia resumida

Com mais de 30 anos de experiência na área de TI, Gladstone Arantes Jr é doutor pela COPPE/UFRJ na área de algoritmos distribuídos. Em projetos de blockchain no BNDES desde 2018, é professor visitante do tema em pós-graduações do IBMEC-RJ e da FGV-SP. Apontado pela Cointelegraph entre os mais influentes na comunidade de blockchain do país, é palestrante e coautor de artigos no Brasil e no exterior.

How can a quantum computer help solve PDEs?
Fábio Pereira dos Santos, Professor Adjunto, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
14 de setembro (quarta), 11h, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube

Cartaz - Resumo - Slides

Partial Differential Equations (PDE) are present in several theoretical and industrial challenges, from astrophysics to chemical reactors, to cite a few. This vast range of applications is why academia has devoted much effort to this topic. In the machine learning era, new algorithms and numerical techniques are being invented to solve PDEs based on machine learning. This talk aims to present new forms to solve PDE based on physics-informed neural networks (PINN) in their different forms. In this talk, I will also describe how a quantum computer can solve PDEs with physical interpretation.

Biografia resumida

Fabio Pereira dos Santos concluiu sua graduação em Engenharia Química na UFRJ em 2007, seguido de mestrado e doutorado em Engenharia Química na COPPE em 2010 e 2014. Durante o mestrado, trabalhou como engenheiro para o Instituto ESSS (representante da ANSYS na América do Sul) de 2008 a 2010 em multiphase flow simulation analysis junto ao CENPES. Durante o doutorado, visitou a Boise State University nos Estados Unidos. Após o doutorado, fez Pós-Doutorado no IMPA. É desde 2015, professor da Escola de Química da UFRJ, trabalhando em computational fluid dynamics (CFD), multiphase flow, thermodynamics, turbulence modeling, multiphase flow in porous media, numerical methods, parallel computing on Graphical Processing Units (GPUs), generalized population balance equation models and engineering applications, junto ao laboratório Fluidodinâmica Computacional (CFD).

Robôs que aprendem e o prêmio da ACM para Pieter Abbeel
Wouter Caarls, Professor Adjunto, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio)
31 de agosto (quarta), 11h, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube

Cartaz - Resumo - Slides

Em quase todas as aplicações atuais, a programação de robôs consiste em definir como o sistema deve realizar uma tarefa. Esse método precisa de conhecimento detalhado do sistema, do ambiente, e da sintonização de políticas de controle. Por outro lado, novos paradigmas possibilitam a definição de tarefas por demonstração e aprendizagem (aprendizado por reforço).

Esse ano, Pieter Abbeel recebeu o ACM Prize in Computing por suas contribuições nessas duas áreas. Nesta palestra, darei uma introdução a aprendizado por reforço, destacando os avanços recentes, incluindo os do premiado.

Biografia resumida

Wouter Caarls fez mestrado em Inteligência Artificial na Universidade de Amsterdam (2002), e doutorado em Ciências Aplicadas na Universidade de Delft (2008), ambas na Holanda. A sua tese de doutorado abrange arquiteturas de hardware e software para visão computacional, aplicada na robótica.

Depois, ele fez pós-doutorado no instutito Max Planck na Alemanhã (2010), na Universidade de Delft (2014), e na Universidade Federal do Rio de Janeiro, no DCC (2016). Os últimos dois pós-docs a sua pesquisa foi focada em aprender políticas de controle para sistemas robóticas, por aprendizado por reforço.

Desde 2016, atua como professor do quadro principal do departamento de Engenharia Elétrica da PUC-RIO, onde faz ensino e pesquisa em vários aspectos de processamento de sinais, automação, e robótica.

Comemorando os 130 do LAND
Palestrantes:
Morganna Diniz, Professor Associado, UNIRIO
Antonio "Guto" Rocha, Professor Associado, UFF
Guilherme "GD" Jaime, Instituto de Engenharia Nuclear (IEN) e Universidade Estácio de Sá (UNESA)
Gaspare Bruno, Co-Fundador e CTO da Anlix
Daniel Menasche, Professor Associado, UFRJ
20 de julho - adiado (a ser determinado)
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube

Cartaz - Resumo - Slides

O Laboratório de Modelagem, Análise e Desenvolvimento de Redes e Sistemas de Computação (LAND) é um pilar do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação. A oportunidade de uma dupla comemoração 60 + 70 é irresistível para os pesquisadores que receberam no LAND primeiros passos decisivos na sua formação. Ouviremos depoimentos nostálgicos e inspiradores, porque o laboratório tem muito a contar sobre a formação de pesquisadores e sobre a sua atuação na área de Redes de Computadores.

Biografia resumida

Morganna Carmem Diniz fez mestrado e doutorado no PESC orientada pelo professor Edmundo de Souza e Silva, e é atualmente professora do DIA/UNIRIO.
Antonio Augusto de Aragão Rocha fez mestrado e doutorado no PESC orientado pelos professores Edmundo de Souza e Silva e Rosa Leão, e é atualmente professor do IC/UFF.

Guilherme Dutra Gonzaga Jaime fez mestrado e doutorado no PESC orientado pelos professores Edmundo de Souza e Silva e Rosa Leão, e é atualmente tecnologista no Instituto de Engenharia Nuclear/CNEN e Professor Titular da Universidade Estácio de Sá (UNESA).

Gaspare Giuliano Elias Bruno fez doutorado no PESC orientado pelos professores Edmundo de Souza e Silva e Rosa Leão, e é atualmente CTO da Anlix.

Daniel Sadoc Menasche fez mestrado no PESC orientado pelo professor Edmundo de Souza e Silva, fez mestrado e doutorado na University of Massachusetts Amherst, EUA, e é atualmente professor do DCC/UFRJ.

(VCB)2⁶ - Comemorando frutos de uma dinâmica complexa de orientação
Palestrantes:
Alexandre Stauffer, Professor Associado, University of Bath, Inglaterra e Università Roma Tre, Itália
Elias Bareinboim, Professor Associado, Columbia University, EUA
Lúcia M. A. Drummond, Professor Titular, Universidade Federal Fluminense (UFF)
Luciano Dyballa, Pesquisador, Yale University, EUA
Paulo Costa Carvalho, Pesquisador Titular, Fiocruz
11 de maio (quarta), 18h
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube

Cartaz - Resumo - Slides: Elias, Lúcia, Luciano, Paulo

O painel reúne 5 ex-alunos do PESC para celebrar o aniversário de número 1000000 de seu orientador, um marco especial para todo Computer Scientist geek! No espírito da música afetuosa que os Beatles compuseram para a data, os alunos compartilharão, com humor e nostalgia, episódios inesquecíveis que marcaram os seus anos no PESC.

Biografia resumida

Alexandre Stauffer fez mestrado em engenharia de Sistemas e Computação no PESC (2005), sob orientação de Valmir Carneiro Barbosa, doutorado na University of California, Berkeley (2011) e pós-doutorado na Microsoft Research, Redmond. Desde 2013 é professor associado no Departamento de Matemática da University of Bath, UK, e atualmente é também professor associado no departamento de matemática e física da Università Roma Tre, Itália. Sua pesquisa abrange diversas áreas da probabilidade, como sistemas de partículas interagentes e análise de cadeias de Markov.
Elias Bareinboim fez mestrado em engenharia de Sistemas e Computação no PESC (2007), sob orientação do Prof. Valmir Carneiro Barbosa, e fez doutorado e pós-doutorado (2015) na University of California, Los Angeles. Ele é atualmente professor associado no Departamento de Ciência de Computação da Columbia University (EUA). A pesquisa do Prof. Bareinboim está focada nas áreas de causalidade, aprendizado de máquina, e inteligência artificial.

Lúcia M. A. Drummond fez mestrado (1990) e doutorado (1994) em engenharia de sistemas e computação no PESC (2005), sob orientação de Valmir Carneiro Barbosa É professora titular do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF), tem trabalhado na área de computação paralela e distribuída, com ênfase atualmente em computação de alto desempenho em nuvens para o desenvolvimento de estratégias de escalonamento de tarefas e dimensionamento de recursos em nuvens computacionais.

Luciano Dyballa tem graduação em Engenharia Química pela UFRJ (2008) e fez mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pelo PESC/COPPE/UFRJ (2015) sob orientação de Valmir Carneiro Barbosa. Obteve o título de doutor pela Yale University (2021), onde atualmente trabalha como pesquisador de pós-doutorado. Sua pesquisa abrange visão computacional, neurociência computacional e aprendizado de máquina.

Paulo Costa Carvalho realizou doutorado no PESC / COPPE / UFRJ (2010) sob orientação do Prof. Valmir C Barbosa. Paulo é pesquisador titular da Fiocruz e lidera o laboratório "Proteômica Estrutural e Computacional". Recentemente, foi o primeiro brasileiro a ser agraciado com o Institut Pasteur Talent Award (2019). Paulo também atua como editor do periódico Journal of proteomics. O pesquisador desenvolve métodos computacionais aplicados a espectrometria de massas para fins de saúde pública.

Otimização de Custos Computacionais de Aplicações de Alto Desempenho em Nuvens
Lúcia M. A. Drummond, Professora Titular, Universidade Federal Fluminense (UFF)
20 de abril 27 de abril (quarta), 18h
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube

Cartaz - Resumo - Slides

Nesta palestra, apresentaremos alguns problemas de gerenciamento de recursos em nuvens e algumas estratégias para resolvê-los, visando o uso eficiente dessas plataformas por aplicações da área de Computação de Alto Desempenho (High Performance Computing - HPC). Muitas aplicações de importância estratégica para o país, como as empregadas na indústria de petróleo e gás, meteorologia e nas áreas de biodiversidade e saúde, dependem de HPC para fornecer resultados precisos em tempos realísticos. As nuvens computacionais surgiram como uma alternativa de baixo custo a HPC, oferecendo um conjunto de recursos virtualizados que podem ser provisionados e alocados dinamicamente com rapidez. No entanto, ainda existem várias barreiras ao seu uso, como seleção de máquinas virtuais (VMs) e escalonamento de tarefas nessas VMs, que impactam diretamente no desempenho e nos custos financeiros. Além disso, as VMs em nuvem estão sujeitas a revogações nos mercados mais baratos (spots) e, para atender aos acordos de nível de serviço, a tolerância a falhas de VMs em nuvem deve ser tratada.

Biografia resumida

Drummond tem trabalhado na área de computação paralela e distribuída por muitos anos. Mais recentemente, tem investigado questões relacionadas à modelagem e desenvolvimento de estratégias de escalonamento de tarefas e dimensionamento de recursos em nuvens computacionais. Graduou-se Bacharel em Matemática - Informática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro em 1987, concluiu o mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) em 1990, quando participou do desenvolvimento equipe do primeiro computador paralelo da UFRJ, Brasil. Concluiu o Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1994, e o artigo principal de sua tese obteve o Prêmio de incentivo à pesquisa do Ministério da Ciência e Tecnologia e da Compaq Company, organizado pela Academia Brasileira das Ciências.
Atualmente é Professora Titular da Universidade Federal Fluminense, Brasil, e seus atuais interesses de pesquisa são em computação de alto desempenho em nuvens. Em particular, neste tema, nos últimos cinco anos, orientou 3 teses de doutorado, e publicou mais de 20 artigos. É Pesquisadora Nível 1 do CNPq, com mais de 100 publicações em congressos e periódicos. É coordenadora dos Programas de Pós-Graduação Stricto Sensu da Universidade Federal Fluminense e coordenadora da Comissão Especial de Arquitetura e Processamento de Alto Desempenho da Sociedade Brasileira de Computação. Foi Coordenadora de Programa das conferências SBAC PAD 2016 e 2020. Faz parte do Editorial Board do Journal Future Generation Computer Systems e tem participado de diversos comitês de programas de conferências internacionais prestigiosas, tais como EuroPar, ISC, Supercomputing, CCGRID, entre outras.

Elementos sobre a história do PESC e a implantação de novas áreas
Dina Feigenbaum, GERAD: Groupe d'études et de recherche en analyze des décisions e CIRANO: Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations (pesquisadora aposentada)
Moderadores:
Clevi Rapkiewicz, Professora de Educação Técnica e Profissional, UFRGS
Marta Mattoso, Professora Titular, UFRJ
Sulamita Klein, Professora Titular, UFRJ
Trazibulo Casas, Professor Titular, Universidade Estadual de Feira de Santana
30 de março (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo - Slides

A palestra vai abordar o nascimento da interdisciplinaridade da Computação e seu desenvolvimento no PESC. Em particular, como o PESC foi evoluindo, das dificuldades em relação às instalações, computação, nossa relação com outros Programas, a necessidade de uma pesquisa transdisciplinar e multidisciplinar; sonhos em desenvolver uma tecnologia nacional e a implantação da sub- área de Economia Matemática dentro da Otimização e da Informática e Sociedade dentro do Programa.

Biografia resumida

Dina Feigenbaum foi a primeira mulher a obter o título de Doutor em Computação (Engenharia de Sistemas e Computação) em uma universidade brasileira, em 1978, tendo sido orientada pelo Prof. Nelson Maculan, e sendo a primeira a defender o doutorado sob a orientação do Prof. Nelson Maculan.

Cloud, Metaverses, Hyper-Reality and X-Tech: O futuro que você vai criar
Paulo Sergio Pinto, Principal Azure Cloud Architect, Publicis Groupe
2 de fevereiro (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo - Slides

Uma visão de alto nível sobre os jargões atuais da Ciência da Computação, que abre o caminho para discussões de como ela está evoluindo, seus efeitos na maneira em que os desenvolvedores trabalham e o que os força a serem mais especializados.

Biografia resumida

Paulo Sergio Pinto obteve o grau de engenheiro químico do Instituto Militar de Engenharia em 1988. A partir daí, iniciou uma carreira no que hoje chamamos de Data Science, obtendo o título de Doutor em Ciências pelo mesmo instituto em colaboração com a École Polytechnique da França. Como Data Scientist, Paulo Sergio trabalhou no Centros de Pesquisas da Elf-Aquitaine na França e no Pacific National Nuclear Lab no estado de Washington USA.
Em 1999, Paulo Sergio começou sua carreira na Indústria de alta tecnologia como engenheiro de pesquisa na Microsoft em Redmond, WA. Desenvolveu métodos de agregação de dados e simulação de sistemas de mensagens na Internet, foi líder de desenvolvimento e qualidade da MSN para algoritmos SEO, propaganda e relevância de conteúdo. Na Microsoft, ainda participou como arquiteto na conversão dos Data Centers da MSN para o Azure e foi arquiteto em vários projetos da mudança para Internet, para suportar transporte de vídeos com base na nuvem, em colaboração com várias Telcos globais.

A partir de 2019, Paulo Sergio tem trabalhado como líder de arquitetura na Publicis na área de AdTech, uma área nova no contexto da cloud com muitas oportunidades e inovações.

Diálogos buscando situar a Computação na UFRJ entre o global e o local
Ivan da Costa Marques, Professor Titular Aposentado, UFRJ
15 de dezembro (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo - Slides

As últimas décadas do século XX evidenciaram os enquadramentos específicos (framings) dos conhecimentos tecnocientíficos, problematizando o caráter absoluto até então prevalente de universalidade, neutralidade e objetividade das verdades das ciências modernas. Esse espantoso desvio na maneira euro-americana de fazer sua "leitura do mundo" não invalida as verdades científicas, mas expressa "situações-limite" que abrem um leque de "inéditos viáveis" antes inviáveis, isto é, de construções de conhecimentos antes consideradas defeituosas ou mesmo irracionais por se afastarem da ortodoxia colonizadora da ciência moderna (epistemologia). A justaposição acima, de resultados dos Science Studies (Estudos CTS) e ensinamentos de Paulo Freire, enseja buscar novas maneiras de situar a Computação na UFRJ, como agente de mudança, e um mundo comum, como entidade mutável.

Biografia resumida

Ivan da Costa Marques cursou Engenharia Eletrônica no ITA em 1967, e em seguida ingressou como professor na COPPE, e em 1969 foi para a Universidade da Califórnia, Berkeley, para o mestrado e o doutorado em Electrical Engineering and Computer Science, concluído em 1973. Ao regressar, retomou as atividades como professor-pesquisador da COPPE e do NCE/UFRJ, do qual foi diretor em 1976. Foi Coordenador de Política Industrial-Tecnológica da CAPRE e Diretor Técnico da Digibrás (órgãos do Ministério do Planejamento) de 1977 a 1980. De 1981 até julho de 1986, foi diretor presidente da empresa privada fabricante de terminais e outros produtos de informática no Rio de Janeiro (Embracomp - EBC) e, de agosto 1986 a julho de 1990, foi diretor-presidente da fabricante estatal de computadores COBRA S.A. Durante duas décadas trabalhou e militou no cenário técnico-político brasileiro, atuando principalmente em questões da produção industrial sob controle nacional a partir de questões vinculadas ao desenvolvimento tecnológico, educação e divisão internacional do trabalho. Voltou à vida universitária aproximando-se das ciências humanas e sociais. De agosto de 1990 a julho de 1992, fez parte, como visiting scholar, do Historical Studies Committee da New School for Social Research, Nova York, NY, EUA. Retornou à UFRJ em 1992 em tempo parcial e, a partir de 1995, em regime 40h-DE como professor-pesquisador na COPPE e no NCE. Desde então se dedica aos Estudos CTS (Ciência-Tecnologia-Sociedade) no Brasil, atuando atualmente no HCTE/UFRJ. Em 2002 fundou coletivamente o grupo de pesquisa NECSO (UFRJ/CNPq). Em 2009 fundou e em 2011 foi eleito o primeiro presidente, reeleito em 2013 e 2015, da Associação Brasileira de Estudos Sociais de Ciências e Tecnologias (ESOCITE.BR). Foi membro do Conselho e vice-presidente da Sociedade Brasileira de História das Ciências (SBHC) de 2009 a 2014. Aposentou-se em 2014 e foi Pró-reitor de Pós-graduação e Pesquisa da UFRJ de julho 2015 a maio 2016.

50 Anos Dedicados à Universidade Federal do Rio de Janeiro: Conquistas e Derrotas
Nelson Maculan, Professor Emérito da UFRJ
Moderadores:
Abilio Pereira de Lucena Filho, Professor Titular, UFRJ
Jano Moreira de Souza, Professor Titular, UFRJ
Marcia Helena Costa Fampa, Professor Titular, UFRJ
Carlile Campos Lavor, Professor Titular, UNICAMP
6 de outubro (quarta), 18h

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Cartaz - Resumo

Desde 1 de agosto de 1971 sou professor (assistente, adjunto, titular e emérito) da Universidade Federal do Rio de Janeiro, atuando na COPPE e no Instituto de Matemática. Minha luta tem sido sempre pelo Ensino Público, Gratuito e de Qualidade. Em particular, nas universidades públicas a minha luta é para que a PESQUISA seja o fator mais importante e que além do ENSINO, a CULTURA esteja, realmente, presente.

Biografia resumida

Em breve.

Ciência de Dados: Por que ainda precisamos falar sobre ela?
Jayme L. Szwarcfiter, Professor Emérito, UFRJ
Altigran Soares da Silva, Professir Titular, UFAM
Daniel Ratton Figueiredo, Professor Associado, UFRJ
Moderadora:
Marta L. de Queirós Mattoso, Professor Titular, UFRJ
22 de setembro (quarta), 18h

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Cartaz - Resumo

Ciência de Dados é atualmente uma das áreas de maior demanda da Computação que vive da promessa de melhorar produtos e serviços através da exploração de grande quantidade de dados. Mas será que há consenso sobre o que significa Ciência de Dados? Esse painel reúne três pesquisadores originalmente das áreas de Algoritmos e Combinatória, Bancos de Dados, e Redes de Computadores, que vêm atuando em Ciência de Dados. Com a moderação de uma professora do PESC, serão discutidos diferentes aspectos dessas interseções de áreas e os desafios para o avanço da Ciência de Dados.

Biografia resumida

Jayme Luiz Szwarcfiter é Professor Emérito da UFRJ atuando no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE, no Instituto de Matemática e no Núcleo de Computação Eletrônica. Atualmente é Pesquisador Visitante do Instituto de Matemática e Estatística da UERJ. Atua nas áreas de Algoritmos, Teoria da Computação e Matemática Discreta. Publicou diversos livros-textos influentes nessas áreas, além da formação de dezenas de mestres e doutores. É Pesquisador 1-A do CNPq, Membro Titular da Academia Brasileira de Ciências, Grã-Cruz da Ordem Nacional do Mérito Científico, e recebeu inúmeros prêmios de destaque nacional e internacional por suas contribuições acadêmicas e científicas.
Altigran Soares da Silva é Professor Titular do Instituto de Computação na Universidade Federal do Amazonas (IComp/UFAM). Seus interesses de pesquisa envolvem Gerência de Dados, Mineração de Dados e Recuperação de Informação. É bolsista de produtividade nível 1B do CNPq. Tem coordenado e participado de dezenas de projetos de pesquisa que resultaram em mais de 150 publicações. Coordenou e participou de comitês de programa de conferências e workshops no Brasil e no exterior. Tem extensa participação em agências de fomento (CNPq, CAPES e FAPEAM). Foi co-fundador de empreendimentos de tecnologia e atualmente mantém cooperação com startups de grande impacto no mercado brasileiro.

Daniel Ratton Figueiredo obteve o título de doutor da Universidade de Massachusetts Amherst (2005), atuou como pesquisador de pós-doutorado no Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL), na Suíça (2006), e ingressou no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação (PESC) da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) em 2007, onde hoje é Professor Associado. Seus principais interesses de pesquisa estão na área de Ciência de Redes, e em particular modelagem matemática de processos dinâmicos em rede.

Cidades Inteligentes: Aplicando Soluções de Internet das Coisas na Realidade Brasileira
Claudio Miceli de Farias, Professor Adjunto, NCE-PESC/COPPE-UFRJ
11 de agosto (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo - Slides

A palestra tem como objetivo apresentar os desafios de implantação de soluções de internet das coisas dentro da realidade brasileira. Vamos ver alguns casos de uso já realizados e quais são as oportunidades de pesquisa que vêm com essa realidade.

Biografia resumida

O professor Claudio Miceli de Farias fez graduação em Ciência da Computação (2008), mestrado (2010) e Doutorado (2014) em Informática todos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atualmente, atua no Programa de Pós-Graduação em Engenheria de Sistemas e Computação (PESC-COPPE-UFRJ) e no Instituto Tércio Pacitti de Pesquisas e Aplicações Computacionais da UFRJ. As principais temas de interesse do professor são cidades inteligentes, Internet das Coisas, Fusão de dados e Segurança.

Computação Quântica: desde Demócrito até o ACM Prize 2020
Franklin Marquezino, Professor Associado, PESC/COPPE/UFRJ
28 de julho (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo - Slides

O ACM Prize in Computing é um prêmio anual que desde 2007 reconhece contribuições inovadoras fundamentais para a computação feitas por pesquisadores em fase intermediária de suas carreiras. O prêmio mais recente foi concedido ao Prof. Scott Aaronson (University of Texas at Austin) pelo grande impacto de suas pesquisas na área de computação quântica. Mais especificamente, as contribuições de Prof. Scott Aaronson dividem-se em quatro temas principais: (1) boson sampling, pela evidência de que computadores quânticos rudimentares construídos inteiramente de elementos ópticos lineares não podem ser simulados eficientemente por computadores clássicos, o que deu origem a propostas modernas de comprovação da supremacia quântica; (2) limites fundamentais dos computadores quânticos, pela demonstração de um lower bound quântico para o problema da colisão; (3) teoria da complexidade computacional clássica, pela técnica de algebrização; (4) divulgação científica, por seus muitos esforços para tornar a computação quântica acessível a um público amplo, especialmente através de seu blog "Shtetl Optimized" e por seu livro "Quantum Computing since Democritus". Neste seminário vamos discutir computação quântica e as contribuições de Prof. Scott Aaronson.

Biografia resumida

Professor da Universidade Federal do Rio de Janeiro, na COPPE/Sistemas e no Campus Duque de Caxias, desde 2011. Co-autor do livro "A Primer on Quantum Computing", da editora Springer. Membro do Editorial Board do periódico Theoretical Computer Science (Track C - Natural Computing). Vencedor do Prêmio CAPES de Tese 2011 na área Interdisciplinar, prêmio concedido pelas contribuições de sua tese de doutorado na área de passeios quânticos e computação quântica. Membro do programa Qiskit Advocates da IBM desde 2020. Obteve os títulos de Doutor em Modelagem Computacional pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) em 2010, Mestre em Modelagem Computacional pelo LNCC em 2006, Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Católica de Petrópolis (UCP) em 2004. Após o doutoramento, antes de ingressar no corpo docente da UFRJ, esteve um ano como pesquisador postdoc no LNCC. Permanece ativo na área de computação quântica teórica, com ênfase em algoritmos e passeios quânticos.

Aho & Ullman: An Eternal Golden Braid
Christiano Braga, Professor Associado, Universidade Federal Fluminense (UFF)
23 de junho (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo - Slides 

Douglas Hofstadter published a very nice book in 1979 named "Godel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid" where the author identified mathematical elements in the work of Godel, Escher, and Bach. In particular, self-reference.

The braid resulting from the combined work of Alfred Vaino Aho and Jeffrey David Ullman work is also golden. Together, and with no less important contributions from their supervisors, colleagues and former students, they paved the foundations of programming languages theory and practice, among other contributions. They have made mathematically precise fundamental elements of automata theory and languages together with algorithms in a rigorous method for compiler construction.

Aho & Ullman was and still is indeed a golden braid. The fact that they are the recipients of 2020 ACM Turing Award made it also eternal.

This talk is a tribute to their work. But also an acknowledgment for what they have done for Computer Science, and perhaps more importantly, for Computer Scientists, myself included, throughout the world.

Biografia resumida

Christiano Braga is currently Associate Professor of Computer Science at Instituto de Computação (Computing Institute) of Universidade Federal Fluminense (UFF), leads the Theoretical Computer Science Research Group at the Computing Institute of UFF and is a member of FADoSS research group at Universidad Complutense de Madrid. He is also a collaborator of TecMF at PUC-Rio and TCS Co-Innovation Network partner.

He obtained his PhD. from Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro in 2001. During his PhD., he has been a visiting scholar at the Computer Science Laboratory of SRI International. He was a postdoc researcher at the Computer Science Department of the University of Illinois at Urbana-Champaign, Computer Science Department of Swansea University, Facultad de Informática de la Universidad Complutense de Madrid and Informatics Department of Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

His main research interests are formal methods and semantics of programming languages. A large part of his research has Rewriting Logic as its underlying logical and semantic framework with the Maude system. The Maude MSOS Tool (MMT), developed together with Fabricio Chalub, is a good example, and so are BMaude and the Pi Framework.

O Mundo Real Não Deveria Existir! E o que IA tem a ver com isso?
Carlos Eduardo Pedreira, Professor Associado, PESC/COPPE/UFRJ
28 de abril (quarta), 18h
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Cartaz - Resumo

O Mundo Real Não Deveria Existir! E o que IA tem a ver com isso?

Biografia resumida

Carlos Eduardo Pedreira obteve o grau de Ph.D. no Imperial College of Science, Technology and Medicine da Universidade de Londres. Engenheiro, graduado pela PUC-Rio, foi professor nesta instituição até 2005. Desde 2006 é professor da UFRJ, atuando atualmente na COPPE no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação. Foi o Presidente Fundador da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional. Em 2006 recebeu o Prêmio Santander de Ciência e Inovação. Seus principais interesses de pesquisa estão nas áreas de Aprendizagem por Máquina, Classificação de Padrões e Aplicações na área de saúde, em especial processamento de dados de citometria de fluxo. É inventor em diversas patentes no exterior (Estados Unidos, Europa, Austrália e Japão) e seus artigos têm mais de 2200 citações (Web of Science). É Cientista do Nosso Estado da FAPERJ e bolsista de produtividade em pesquisa 1B no CNPq.

Prêmio ACM-Turing 2019: Ed Catmull e Pat Hanrahan
Claudio Esperança, Professor Titular, PESC/COPPE/UFRJ
Ricardo Marroquim, Professor Associado, PESC/COPPE/UFRJ, e Assistant Professor, TU Delft, Holanda
9 de dezembro (quarta), 18h
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube
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Cartaz - Resumo - Slides

O Prêmio Turing de 2019 (anunciado em 2020) foi conferido a dois dos mais proeminentes pesquisadores da área de Computação Gráfica. Pode-se dizer que Ed Catmull e Pat Hanrahan são legítimos pioneiros da integração entre arte e ciência, que tem sua face mais conhecida em filmes de animação produzidos usando técnicas de computação gráfica. Em particular, o filme Toy Story, o primeiro filme de animação 3D de longa metragem, foi um marco na história do cinema, fruto direto da colaboração de Pat e Ed na então jovem companhia Pixar. Nesta palestra, tentaremos fazer um breve histórico das muitas descobertas e invenções que permitem usar computadores para transformar ideias em imagens.

Biografia resumida

Claudio Esperança é engenheiro eletrônico formado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1980) com mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1990) e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Maryland (1995). Atualmente é professor titular da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Processamento Gráfico, atuando principalmente nos seguintes temas: visualização, modelagem geométrica, animação física, geometria computacional, sistemas de informações geográficas, bancos de dados espaciais.

Ricardo Marroquim possui Mestrado (2005) e Doutorado (2008) pelo PESC / COPPE / UFRJ, e realizou pós-doutorado no Visual Computing Lab (CNR) na Itália. É professor do PESC desde 2009 e atualmente também atua no Computer Graphics and VIsualization Group da TU Delft (Países Baixos). Seus interesses principais são: captura e modelagem de aparência, rendering, visualizaç,ão e computação gráfica aplicada à area de Herança Cultural.

Understanding and Modelling Consciousness
David Gamez, Lecturer at Middlesex University, England
16 de dezembro (segunda), 11h

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The first part of my talk will explain how our modern concept of consciousness emerged. In the 17th Century many people used the properties of invisible atoms to explain regularities in the world. This led to a distinction between primary qualities, such as size, which were properties of the atoms, and secondary qualities, such as colour, which appeared when atoms interacted with our senses. Secondary qualities were real non-physical properties that had to be accommodated somewhere. Galileo's and Locke's solution was to locate secondary qualities in consciousness. While modern science has more elaborate physical descriptions, consciousness continues to be a placeholder for experiences that cannot be captured by a physical description.
Philosophers often study the relationship between consciousness and the physical world using thought experiments. For example, in the hard problem of consciousness, philosophers imagine a red object, imagine activity in a grey neuron, and try (and fail) to imagine the relationship between the two. A more promising methodology is to measure consciousness, measure the physical world and look for correlations between the two sets of data. Using this scientific approach, we might be able to discover precise mathematical relationships between measurements of consciousness and measurements of the physical world, which could be used to make accurate predictions about conscious states.

The last part of my talk will discuss how scientific research on consciousness connects with models of consciousness and conscious machines. Many people have built neural and cognitive models of the correlates of consciousness, which have been used to improve our understanding of consciousness in the brain and to build intelligent machines. Models of conscious experience have also been used to control robots. There are no grounds for believing that systems based on these types of models have real conscious experiences. However, if science could discover mathematical relationships between consciousness and the physical world, then it would become possible to build machines with specific states of consciousness and to make accurate predictions about the consciousness of machines.

Biografia resumida

Holding two PhD, one in Computing and Electronic Systems and the other in Philosophy, both from Essex University, David Gamez is currently a lecturer at the Department of Computer Science, Middlesex University. From 2012-2015 he was supported by a JTF Turing Research Fellowship at the Sackler Centre for Consciousness Science, where he worked on a three year project on the scientific study of natural and artificial minds. Between 2010 and 2012 he worked with Murray Shanahan at the Department of Computing at Imperial College London. As part of the EPSRC project 'Modular Neural Simulation with Reconfigurable Hardware' I integrated the NeMo CUDA accelerated neural simulator with his SpikeStream neural simulator and contributed to the development of the iSpike sensory interface for the iCub robot. From 2009-2010 he worked with Igor Aleksander on a new technique for analyzing neural networks for information integration. In 2008, his PhD on machine consciousness, supervised by Professor Owen Holland at the University of Essex, UK, was carried out as part of the EPSRC-funded CRONOS project to build a conscious robot. His contribution to this project included the development of new techniques for analyzing systems for signs of consciousness and hebuilt a spiking neural simulator that he used to model a neural network that controlled the eye movements of a virtual robot. In his previous job on the IST Safeguard project he worked on agents, anomaly-detection and GOFAI. His most recent book, Human and Machine Consciousness, explains how we can neutralise the traditional philosophical problems with consciousness and develop a science of consciousness that can make accurate predictions about the consciousness of humans, animals and machines. His first book, What We Can Never Know, explores the limits of philosophy and science through studies of perception, time, madness and knowledge.

Modelling and Optimization of Non-linear Complex Systems
Elizabeth Wanner, Senior Lecturer, Aston University, England
28 de agosto (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides - Video

The Aston Lab for Intelligent Collectives Engineering (Alice) is Aston University's Research Group for intelligent systems. Our research expertise includes various forms of intelligent, social and collective computing systems. Alice's work on modelling and optimization of non-linear complex systems is being applied to a wide range of domain including sensor networks, non-linear dynamic systems modelling techniques, statistical-based comparison methodology for evaluating algorithms, the mathematical foundation of optimization algorithms, and adaptation law synthesis for a self-adaptative evolution strategy. This talk will discuss some active research projects such as Aedes aegypti control, phoneme aware speech recognition through evolutionary optimization, vehicle fleet optimization using Ant Colony Optimization and Lyapunov design of success-based step-size adaptation rules.

Biografia resumida

Elizabeth Wanner is a Senior Lecturer at Aston University, Birmingham, UK. She received her PhD degree in Electrical Engineering from UFMG, Brazil in 2006. and her MSc degree in Mathematics from UFMG, Brazil, 2002. During her PhD, she worked with the Rolls-Royce Optimization Group at University of Sheffield, Sheffield, UK. Elizabeth's research interests are in population-based multiobjective optimization and matheuristics, multi-criteria decision analysis and mathematical and statistical aspects of optimization theory.

The Future Quantum Internet: Research Challenges
Don Towsley, Distinguished University Professor, University of Massachusetts Amherst, USA
21 de agosto (quarta), 11h, sala G-122

Cartaz - Resumo - Slides - Video - Nota de Imprensa

Quantum information processing is at the cusp of having significant impacts on technology and society in the form of providing unbreakable security, ultra-high-precision distributed sensing with applications to metrology and science discovery (e.g., LIGO), much higher-rate deep space optical communications than possible with conventional systems, and polynomial speeds up on graphical search with implications to big data. Most of these applications are enabled by high-rate distributed shared entanglement between pairs and groups of users. A critical missing component that prevents crossing this threshold is a distributed infrastructure in the form of a world-wide "Quantum Internet" to enable this. This motivates our study of quantum networks, namely what the right architecture is and how to operate it, i.e., route multiple quantum information flows, and allocate resources fairly and dynamically.
In this talk we review a specific entanglement-based quantum network architecture and present opportunities and challenges related to resource sharing among multiple parties of users. In particular, we focus on issues related to resource allocation based on global/local state information and the benefits of path diversity. Last, we evaluate the performance of an entanglement-based quantum switch.

Biografia resumida

Don Towsley holds a B.A. in Physics (1971) and a Ph.D. in Computer Science (1975) from University of Texas. He is currently a Distinguished Professor at the University of Massachusetts in the College of Information & Computer Sciences. He has held visiting positions at numerous universities and research labs. His research interests include network science, performance evaluation, and quantum networking.
He was co-founder and Co-Editor-in-Chief of the ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems (TOMPECS), and has served as Editor-in-Chief of IEEE/ACM Transactions on Networking and on numerous editorial boards. He has served as Program Co-Program Chair of several conferences including INFOCOM 2009.

He is a corresponding member of the Brazilian Academy of Sciences and has received several achievement awards including the 2007 IEEE Koji Kobayashi Award and the 2011 INFOCOM Achievement Award. He has received numerous Test of Time Awards. He also received the 1998 IEEE Communications Society William Bennett Best Paper Award. Last, he has been elected Fellow of both the ACM and IEEE.

Competition in randomly growing processes
Alexandre Stauffer, Associate Professor, Università Roma Tre (Italy) and Reader, University of Bath (England)
17 de julho (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides - Video

We consider 2-type random growth processes that compete for space over time. This is by now a classical topic in probability theory. The standard behavior expected from such processes is that, when the two types have different speeds of growth, then one of the types (usually the faster one) "wins" against the other. This means that the winning type grows indefinitely, whereas the other type stops growing after a finite amount of time. It is quite rare to find natural models showing coexistence, which refers to the situation when both types grow indefinitely. In this talk I will discuss a random growth model, which we introduced as a tool to analyze a well-known model of dendritic growth from physics. This growth model can also be regarded as a model for blocking the spread of fake news in a network. We will discuss the behavior of this process, its phase transition and the occurrence of coexistence.
This talk is based on joint works with Elisabetta Candellero, Tom Finn and Vladas Sidoravicius.

Biografia resumida

Alexandre Stauffer is an Associate Professor at the Dipartimento di Matematica e Fisica of the Università Roma Tre, and also a Reader at the Department of Mathematical Sciences of the University of Bath. He currently holds a EPSRC Early Career Fellowship, a major grant from the UK Research Council. He obtained his Ph.D. in 2011 from the University of California, Berkeley, and held a post-doctoral position at Microsoft Research.

Integer Linear Programming Tricks with DEA (Data Envelopment Analysis) Applications
Mehdi Toloo, Full Professor, Technical University of Ostrava, Czech Republic
19 de junho (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides

The fastest and most powerful solution methods are those for linear programming models. It is often advisable to use this format instead of solving a nonlinear model where possible. It is interesting to note that several practical problems can be transformed into linear integer programs. For example, integer variables can be introduced so that a nonlinear function can be approximated by a "piecewise linear" function. We first introduce some tricks in order to deal with nonlinearity issues in the following cases:
1. When a variable taking discontinuous values
2. Fixed costs
3. Either-or constraints
4. Conditional constraints
5. Elimination of products of variables
Moreover, we illustrate that how practically these tricks help us to address some problems in performance evaluation context.
Nowadays, it is necessary to evaluate efficiency (doing things right), effectiveness (doing the right things) and economy (doing things at a low price) in an organization. However, it is difficult to do this when there are multiple inputs and multiple outputs to the system. Data Envelopment Analysis (DEA) is a powerful nonparametric quantitative method in operations research and economics for evaluating the relative efficiency score of a set of Decision Making Units (DMUs), such as universities, car makers, hospitals, banks and so on.

Biografia resumida

Mehdi Toloo, B.Sc. (Pure Mathematics), M.Sc. (Applied Mathematics), Ph.D. (Operations Research), professor in the Department of Systems Engineering and Informatics, Technical University of Ostrava, Czech Republic. Areas of interest include Operations Research, Optimization, Linear Programming, Data Envelopment Analysis, Multi-Objective Programming, and Network Flows. He acts as an area editor in Computers & Industrial Engineering at ELSEVIER and Rairo - Operations Research. He has written fourteen books and his research has been published in top-tier journals including OMEGA, Energy, European Journal of Operational Research, Computers & Industrial Engineering, Computers & Operations Research, International Journal of Production Research, Journal of the Operational Research Society, Annals of Operations Research, Applied Mathematics and Computers, Applied Mathematical Modelling, Expert Systems with Applications, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Computers and Mathematics with Applications and Measurement.

Graph Representation Learning: Where Probability Theory, Data Mining, and Neural Networks Meet
Bruno Ribeiro, Assistant Professor, Purdue University, USA
17 de maio (sexta), 10h

Cartaz - Resumo - Slides - Video

My talk starts by turning back the clock to 1979-1983, introducing the ideas that culminated with the fundamental representation theorem of graphs (the Aldous-Hoover theorem). I will then show how these ideas connect to a probabilistic interpretation of matrix factorization methods, explaining why matrix factorization is fundamentally not as expressive as it could be to describe finite graphs. I will then turn to early machine learning attempts to represent graphs and how these attempts connect to graph mining algorithms. I will introduce the concept of representation learning with graph neural networks (GNNs) and explain its connections to statistical graph models and the Weisfeiler-Lehman isomorphism test. Finally, I will introduce a newly proposed general framework for graph representation learning using deep neural networks, which is directly rooted in the ideas that gave us the Aldous-Hoover representation theorem. This new representation framework points to novel graph models, new approaches to make existing methods scalable, and provides a unifying approach connecting matrix factorization, graph mining algorithms, and graph neural networks. I will end my talk with a few open problems.
This talk is in part based on joint work with Ryan Murphy, Balasubramanian Srinivasan, and Vinayak Rao.

Biografia resumida

Bruno Ribeiro is an Assistant Professor in the Department of Computer Science at Purdue University. He obtained his Ph.D. at the University of Massachusetts Amherst and did his postdoctoral studies at Carnegie Mellon University from 2013-2015. His research interests are in deep learning and data mining, with a focus on sampling and modeling relational and temporal data.

NetMicroscope: Passive Measurements of Residential Internet Performance
Renata Cruz Teixeira, Senior Researcher, Inria Paris, França
27 de fevereiro (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides

As access network speeds increase, the access link is less and less often the performance bottleneck for home users. In this context, performance tests a la "speed test" are rapidly becoming inadequate. First, they measure capacity to a dedicated server, not to real application servers. Second, they are becoming too disruptive as they must send enough probes to fill up the link. Instead of focusing on active measurements of access performance, our goal is to develop a mostly passive measurement system to monitor the performance of user applications. This talk will discuss our current system which measures video streaming quality completely passively. We will also discuss the lessons learned from deploying this system in 50 homes in the US and 10 homes in France.

Biografia resumida

Renata Teixeira is a senior researcher at Inria Paris and visiting scholar at Stanford University. She received her Ph.D. degree in computer science from the University of California, San Diego, in 2005. During her Ph.D. studies, she worked on Internet routing at the AT&T Research. She was a researcher with the Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) at LIP6, UPMC Sorbonne Universites, Paris, France from 2006 to 2013. She was a visiting scholar at UC Berkeyley/ICSI in 2011. Her research interests are in measurement, analysis, and management of data networks. Renata is co-auhtor of the MOOC "Internet Measurements: A Hands-on Introduction". She appeared in the 2017 list of "N2Women: Stars in Computer Networking and Communications". Renata is an ACM distinguished member. She was vice-chair of ACM SIGCOMM and member of the steering committee of the ACM Internet Measurement Conference. She has been active in the program committees of ACM SIGCOMM, ACM IMC, ACM CoNEXT, IEEE INFOCOM, among others.

Blockchain 2.0: opportunities and risks
Patrick Valduriez, Senior Researcher, Inria, France
19 de dezembro (quarta), 11h, sala H-324B

Cartaz - Resumo - Slides

Popularized by bitcoin and other digital currencies, the blockchain has the potential to revolutionize our economic and social systems. Blockchain was invented for bitcoin to solve the double spending problem of previous digital currencies without the need of a trusted, central authority. The original blockchain is a public, distributed ledger that can record and share transactions among a number of computers in a secure and permanent way. It is a complex distributed database infrastructure, combining several technologies such as P2P, data replication, consensus protocols and cryptography.
The term Blockchain 2.0 refers to new applications of the blockchain to go beyond transactions and enable exchange of assets without powerful intermediaries. Examples of applications are smart contracts, persistent digital ids, intellectual property rights, blogging, voting, reputation, etc. Blockchain 2.0 could dramatically cut down transaction costs, by automating operations and removing intermediaries. It could allow people to monetize their own information and creators of intellectual property to be properly compensated. The potential impact on society is huge, as excluded people could join freely the global economy.

In this talk, I will introduce Blockchain 2.0 technologies and applications, and discuss the opportunities and risks. In developing countries, for instance, the lack of existing infrastructure and regulation may be a chance to embrace the blockchain revolution and leapfrog traditional solutions. But there are also risks, related to regulation, security, privacy, or integration with existing practice, which must be well understood and addressed.

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Patrick Valduriez  is a senior scientist at Inria and LIRMM, University of Montpellier, France. He has also been a professor of computer science at University Pierre et Marie Curie (UPMC) in Paris and a researcher at Microelectronics and Computer Technology Corp. in Austin, Texas. He received his Ph. D. degree and Doctorat d'Etat in CS from UPMC in 1981 and 1985, respectively. He is the head of the Zenith team (between Inria and University of Montpellier, LIRMM) that focuses on data science, in particular data management in large-scale distributed and parallel systems and scientific data management. He has authored and co-authored many technical papers and several textbooks, among which "Principles of Distributed Database Systems". He currently serves as associate editor of several journals, including the VLDB Journal, Distributed and Parallel Databases, and Internet and Databases. He has served as PC chair of major conferences such as SIGMOD and VLDB. He was the general chair of SIGMOD04, EDBT08 and VLDB09. He obtained the best paper award at VLDB00. He was the recipient of the 1993 IBM scientific prize in Computer Science in France and the 2014 Innovation Award from Inria- French Academy of Science - Dassault Systems. He is an ACM Fellow.

Even if it's hard, keep coloring
Cláudia Linhares Sales, Professora Titular, Universidade Federal do Ceará (UFC)
Ana Shirley F. da Silva, Professora Adjunta, Universidade Federal do Ceará (UFC)
14 de novembro (quarta), 11h, sala H-324B

Cartaz - Resumo - Slides Cláudia - Slides Ana,

In this seminar, we are going to summarize our joint work with Frédéric Maffray, separately and together. It was almost all about colorings, looking for methods to exactly color graphs or find classes of graphs which could be easily colored, and by the end, measuring the quality of easy methods to color them.
Cláudia is going to talk mainly about "paires d'amis" (couple of friends or even pair) as their main results were about friendship, explaining how "paires d'amis" can be used to color graphs. She is going to remember their search for "pair d'amis" in planar graphs, claw-free graphs, dart-free graphs and C_4-free graphs, and how they turn their search to mesure the quality of the greedy and b-heuristics colorings, already together with Ana.

Ana is going to talk about her work on b-colorings, started with Frédéric Maffray and continued with other co-authors. In particular, she is going to talk about the b-chromatic number and the b-continuity of graphs with large girth. These concepts were introduced in 1999, by Irving and Manlove, in the light of an heuristic that tries to decrease the number of colors used in a given proper coloring of the graph, called b-heuristic.

Biografia resumida

Cláudia Linhares Sales é professora titular da Universidade Federal do Ceará e ocupou o cargo de Diretora Científica da FUNCAP (Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico) em 2010-2011 e 2012-2014. Possui mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1990) e doutorado em Informatique - Recherche Operationnelle - Université de Grenoble I (Scientifique Et Medicale - Joseph Fourier) (1996), sob a supervisão de Frédéric Maffray. Fez pós-doutorado no INRIA/Sophia-Antipolis, França, entre 2006 e 2007, e na Simon Fraser University, Canadá, entre 2015 e 2016. Trabalha com Teoria dos Grafos e Algoritmos, atuando principalmente nos temas de coloração e decomposição de grafos.
Ana Shirley F. da Silva é professora no Departamento de Matemática da Universidade Federal do Ceará. Ela obteve seu título de doutora em 2010 também sob a supervisão de Frédéric Maffray na Université de Grenoble, França, e passou um ano com bolsa de pós-doutorado no Centrum Wiskunde & Informatica, Amsterdã, entre 2015 e 2016. Ela é bolsista de produtividade nível 2 e trabalha principalmente com problemas de coloração em grafos.

Ambas as professores são membros do grupo de pesquisa ParGO (Paralelismo, Grafos e Otimização), sendo a Prof. Cláudia membro fundadora do grupo.

Deep Fingerprinting: Undermining Website Fingerprinting Defenses with Deep Learning
Matt Wright, Director of the Center for Cybersecurity, Rochester Institute of Technology (RIT)
5 de novembro (segunda), 11h, sala H-324B

Cartaz - Resumo - Slides

Website fingerprinting enables a local eavesdropper to determine which websites a user is visiting over an encrypted connection. State-of-the-art website fingerprinting attacks have been shown to be effective even against Tor. Recently, lightweight website fingerprinting defenses for Tor have been proposed that substantially degrade existing attacks: WTF-PAD and Walkie-Talkie. In this work, we present Deep Fingerprinting (DF), a new website fingerprinting attack against Tor that leverages a type of deep learning called Convolutional Neural Networks (CNN) with a sophisticated architecture design, and we evaluate this attack against WTF-PAD and Walkie-Talkie. The DF attack attains over 98% accuracy on Tor traffic without defenses, better than all prior attacks, and it is also the only attack that is effective against WTF-PAD with over 90% accuracy. Walkie-Talkie remains effective, holding the attack to just 49.7% accuracy. In the more realistic open-world setting, our attack remains effective, with 0.99 precision and 0.94 recall on undefended traffic. Against traffic defended with WTF-PAD in this setting, the attack still can get 0.96 precision and 0.68 recall. These findings highlight the need for effective defenses that protect against this new attack and that could be deployed in Tor.

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Matt Wright is the Director of the Center for Cybersecurity at RIT and a Professor of Computing Security. He graduated with his PhD from the Department of Computer Science at the University of Massachusetts in May, 2005, where he earned his MS in 2002. His dissertation work examined attacks and defenses for systems that provide anonymity online. His other interests include adversarial machine learning, understanding the human element of security, and security and privacy in all sorts of distributed systems, including peer-to-peer, mobile, and Internet of Things. Previously, he earned his BS degree in Computer Science at Harvey Mudd College. He is a recipient of the NSF CAREER Award, the Outstanding Paper Award at the 2002 Symposium on Network and Distributed System Security, and the Outstanding Student Paper Award at the 2016 European Symposium on Research in Computer Security.

Algorithms for Quantum Computers
Andris Ambainis, Professor, University of Latvia
8 de agosto (quarta), 11h, sala H-324B

Cartaz - Resumo - Slides

In this talk, I will survey what can be computed by a quantum computer, from the first results in the field to recent developments. Currently, the most important known applications for quantum computers are:
- quantum computers will be able to simulate physical systems that are hard to simulate classically (with applications to materials and chemistry);
- quantum computers will be able to factor large numbers and, therefore, break the currently used public key cryptosystems such as RSA;
- quantum computers will provide speedup for a variety of search problems, from naive exhaustive search to finding the best move in 2 player games.
I will describe these three big applications, with an emphasis of search problems.

No previous knowledge of quantum computing or quantum physics will be assumed.

Biografia resumida

Andris Ambainis holds B.Sc. (1996) and M.Sc. (1997) from University of Latvia and Ph.D. (2001) from University of California, Berkeley and has been a faculty member at the University of Latvia since 2007.
Andris Ambainis is one of the leading experts in the world in computer science aspects of quantum computing. He has made many important contributions, from quantum walks (quantum counterparts of random walks) as one of main methods for quantum algorithms to "quantum adversary" method for proving optimality of quantum algorithms.

Andris Ambainis is a winner of an Advanced Grant from the European Research Council (ERC), the organization that funds the top European researchers. He is an author of over 100 research papers, including 18 papers in two leading theoretical computer science conferences, FOCS and STOC.

On Computational Thinking, Inferential Thinking and Data Science
Michael I. Jordan, Distinguished Professor, University of California, Berkeley
7 de agosto (terça), 11h, Auditório da Coppe no CT2

Cartaz - Resumo - Slides - Vídeo - Notícia Coppe - Notícia O Globo

The rapid growth in the size and scope of datasets in science and technology has created a need for novel foundational perspectives on data analysis that blend the inferential and computational sciences. That classical perspectives from these fields are not adequate to address emerging problems in Data Science is apparent from their sharply divergent nature at an elementary level---in computer science, the growth of the number of data points is a source of "complexity" that must be tamed via algorithms or hardware, whereas in statistics, the growth of the number of data points is a source of "simplicity" in that inferences are generally stronger and asymptotic results can be invoked. On a formal level, the gap is made evident by the lack of a role for computational concepts such as "runtime" in core statistical theory and the lack of a role for statistical concepts such as "risk" in core computational theory. I present several research vignettes aimed at bridging computation and statistics, discussing the problem of inference under privacy and communication constraints, the problem of the control of error rates in multiple decision-making, and the notion of the "optimal way to optimize".

Biografia resumida

Michael I. Jordan is the Pehong Chen Distinguished Professor in the Department of Electrical Engineering and Computer Science and the Department of Statistics at the University of California, Berkeley. His research interests bridge the computational, statistical, cognitive and biological sciences. Prof. Jordan is a member of the National Academy of Sciences and a member of the National Academy of Engineering. He has been named a Neyman Lecturer and a Medallion Lecturer by the Institute of Mathematical Statistics. He received the IJCAI Research Excellence Award in 2016, the David E. Rumelhart Prize in 2015 and the ACM/AAAI Allen Newell Award in 2009.

Scalable Load Balancing in Networked Systems
Sem Borst, Full Professor and Senior Researcher, Eindhoven University of Technology & Nokia Bell Labs
2 de agosto (quinta), 10h, sala H324-B

Cartaz - Resumo - Slides

We will discuss scalable load balancing algorithms, which provide favorable delay performance in large-scale systems, and yet only require minimal implementation overhead. Through the initial stages of the talk we focus on a basic setup - commonly referred to as the supermarket model - with a single dispatcher and N identical parallel servers. A popular class of load balancing algorithms are so-called JSQ(d) policies, where an incoming task is assigned to a server with the shortest queue among d servers selected uniformly at random. As the name reflects, this class includes the celebrated Join-the-Shortest-Queue (JSQ) policy as a special case (d = N), which has strong stochastic optimality properties.
In order to explore the fundamental trade-off between delay performance and implementation overhead, we consider an asymptotic regime where the total arrival rate and number of servers N grow large in proportion and the diversity parameter d(N) depends on N. We show that the fluid limit and the diffusion limit correspond to those for the ordinary JSQ policy when d(N) tends to infinity and d(N) / (sqrt(N) log(N)) tends to infinity, respectively, as the number of servers N grows large. Thus, the optimality of the JSQ policy can be retained at fluid level and diffusion level while reducing the amount of communication overhead by nearly a factor N and sqrt(N) / log(N), respectively. In addition, we analyze load balancing mechanisms which leverage memory at the dispatcher in order to reduce the amount of communication overhead further while maintaining low delay.

A key facet of the supermarket model is that any task can be handled equally efficiently by any server, which provides analytical tractability but does not cover situations where the processing speeds of a specific task at the various servers may be different. These scenarios may arise due to data locality, task-server affinity relations, or broader compatibility constraints. In order to capture such heterogeneity features, we broaden the attention to network scenarios where the various servers are interconnected by some underlying graph topology G_N. Tasks arrive with rate lambda at each of the N servers, and each task is assigned to the server with the shortest queue among the one where it appears and its neighbors in the graph G_N. We establish conditions - in terms of the average degree and structure of the graph G_N - for the fluid-scaled and diffusion-scaled occupancy processes to be equivalent to those for the case of a clique. The results demonstrate that the optimality of a clique can be asymptotically achieved with far fewer connections, provided the graph topology G_N is suitably random.

Note: Based on joint work with Mark van der Boor, Johan van Leeuwaarden, Debankur Mukherjee and Phil Whiting.

Biografia resumida

Sem Borst has been a professor in Stochastic Operations Research at Eindhoven University of Technology since 1998. He also has a part-time position with Nokia Bell Labs in Murray Hill, NJ, USA. His main research areas are performance evaluation and resource allocation for stochastic systems, in particular computer-communication networks. He has published over 170 refereed papers and holds 28 patents in various areas. Sem serves or has served on the editorial boards of several journals, such as ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems, IEEE/ACM Transactions on Networking, Mathematical Methods of Operations Research, Performance Evaluation, Queueing Systems and Wireless Networks. He was recipient of the best-paper awards at ACM SIGMETRICS/Performance 1992 and Infocom 2003, the 1994 Gijs de Leve Prize, the 2001 Yosef Levy Prize, the 2005 Van Dantzig Prize, and the 2017 ACM SIGMETRICS Achievement Award.

Arquitetura de computadores: o Prêmio Alan M. Turing 2017 e seus Reflexos na História no PESC
Felipe M. G. França, Professor Titular, PESC/COPPE/UFRJ
27 de junho (quarta), 11h CANCELADA

Cartaz - Resumo - Slides

A ACM nomeou John L. Hennessy, ex-Reitor da Universidade de Stanford, e David A. Patterson, Professor aposentado da Universidade da California, em Berkeley, os ganhadores do Prêmio ACM 2017 Alan M. Turing, pelo pioneirismo na abordagem sistemática e quantitativa no projeto e avaliação de arquitetura de computadores, com impacto duradouro na indústria de microprocessadores. Nesta oportunidade revisaremos as contribuições dessa famosa dupla, juntamente com um paralelo das pesquisas correlatas que foram levadas a cabo no PESC.

Biografia resumida

Felipe M. G. França is Professor of Computer Science and Engineering, COPPE, Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ), Brazil. He received his Electronics Engineer degree from UFRJ (1982), the M.Sc. in Computer Science from COPPE/UFRJ (1987), and his Ph.D. from the Department of Electrical and Electronics Engineering of the Imperial College London, U.K. (1994). He has research and teaching interests in artificial intelligence, collective robotics, computer architecture, dataflow computing, distributed algorithms, fault tolerant systems, and neuromorphic systems.

Using Data for Good
Jeannette Wing, Diretora do Data Science Institute, Columbia University
9 de maio (quarta), 10h (novo horário)
Auditório do CT2

Cartaz - Resumo - Slides [200MB] - Notícia Coppe

Using Data for Good: What does it mean? The tagline "Data for Good" emphasizes the need to tackle problems relevant to society and to promote the use of data in fair and ethical ways. It has become even more important to take into consideration legal, social, cultural, and philosophical questions as we invent new technology, and not after it is being used. In this talk I will present the vision and part of the research work developed at Columbia's Data Science Institute.

Biografia resumida

Avanessians Director of Data Science Institute, Columbia University

Jeannette Wing na Wikipedia

People of ACM - Jeannette Wing (2014)

Jeannette Wing na HPC Wire (2017)

Problema Euclidiano de Steiner no R^n
Nelson Maculan , Professor Emérito, PESC/COPPE/UFRJ
4 de abril (quarta), 13:30

Cartaz - Resumo - Slides

Nesta palestra serão apresentados modelos matemáticos de otimização visando à busca de uma árvore de Steiner para p pontos dados em R n . Para solucionar esses modelos do tipo programação não linear mista (variáveis contínuas e bivalentes), cuja relaxação contínua é não diferenciável, utilizamos aproximações de suavização e softwares livres. Discutimos os resultados computacionais obtidos até o início de 2018.

Biografia resumida

Membro Titular da Academia Brasileira de Ciências

Nelson Maculan Filho na Wikipedia

CV Lattes

Tim Berners-Lee: Um prêmio Turing que todos podem entender
Geraldo Bonorino Xexéo, Professor Adjunto, PESC/COPPE/UFRJ
24 de maio (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides Vídeo 

Tim Berners-Lee foi agraciado com o Prêmio Turing de 2016. Muitas vezes é difícil explicar o porquê de um prêmio Turing, principalmente para leigos. Desta vez, não. Pessoas de qualquer idade usam sua invenção, a World Wide Web, que impactou o nosso dia a dia fortemente. Empregos foram perdidos e criados, novas tecnologias foram possíveis, empresas morreram e nasceram, tudo em torno de uma solução simples e poderosa para um tipo de sistema que já era imaginado mas nunca plenamente realizado.

Nessa palestra vamos falar sobre o desenvolvimento do conceito de uma rede mundial de hipertexto, sobre o momento tecnológico quando o WWW foi inventado, um pouco sobre a política do CERN na época, características dos principais componentes do WWW, os principais motivos do seu sucesso e os seus impactos.

Biografia resumida:

Geraldo Xexéo é professor do Departamento de Ciência da Computação e do Programa de Engenharia de Sistemas da UFRJ. Durante a criação do WWW realizava seu doutorado sanduíche no CERN, o que permitiu que entrasse muito cedo em contato com a tecnologia. Ao voltar ao Brasil instalou o primeiro servidor WWW da América Latina no PESC e usou a tecnologia como parte de sua tese de Doutorado

Urnas de Pólya, a Luta do mais Hábil, e o Surgimento de Caminhos Mínimos por Passeios Aleatórios
Daniel Ratton Figueiredo, Professor Adjunto, PESC/COPPE/UFRJ
5 de abril (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides

Muitos processos observados empiricamente exibem alguma forma de "vantagem cumulativa", a noção de que recursos acumulados facilitam o acúmulo de mais recursos. O número de citações um artigo, o número de vezes que uma palavra é usada, ou o grau de entrada de uma página web são exemplos de dinâmicas competitivas influenciadas por vantagem cumulativa. O mais antigo e mais simples modelo matemático que encorpora este princípio é a urna de Pólya, que encontra aplicações em muitos problemas.
Nesta palestra iremos apresentar dois problemas distintos que se apoiam em urnas de Pólya. O primeiro é a caracterização da duração e intensidade de uma competição quando dois agentes com habilidades diferentes se enfrentam em um contexto onde a vantagem cumulativa é não-linear. Nossos resultados ilustram a difícil "luta do mais hábil" que apesar de vencer toda competição (quando vantagem cumulativa é linear ou sub-linear), pode ter que persistir por muito tempo (distribuição em lei de potência).

O segundo problema é o surgimento de caminhos mínimos através de passeios aleatórios enviesados que reforçam as arestas. Apesar de aleatórios, uma sequência de passeios ao colocarem pesos nas arestas por onde passam garantem que futuros passeios irão tomar caminhos mínimos com alta probabilidade. Iremos mostrar que esta propriedade é extremamente robusta, sendo independente da estrutura da rede, função de reforço, e valores iniciais dos pesos nas arestas.

Biografia resumida:

Daniel R. Figueiredo possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade de Massachusetts Amherst (UMass) obtidos em 2005, mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ) obtido em 1999, e bacharelado cum laude em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) obtido em 1996. Trabalhou como pesquisador (post-doc) na École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suíça, entre 2005 e 2007. Em 2007 ingressou na COPPE/UFRJ como Professor Adjunto no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação (PESC). Desde 2009 recebe bolsa de Produtividade em Pesquisa do CNPq (nível PQ-2) e desde 2010 recebe bolsa do programa Jovem Cientista do Nosso Estado (FAPERJ). Em 2012 realizou um pós-doutorado na Universidade de Massachusetts Amherst (UMass) com doze meses de duração. Seus principais interesses estão na área de Redes Complexas, em particular, modelagem matemática de sistemas dinâmicos e aplicações na Internet e redes sociais.

Random Models of 21st Century Networks and their Connectivity Structure
Bruce Reed, Professor, McGill University, Canada
15 de março (quarta), 11h

Cartaz - Resumo - Slides

The traditional (Erdos-Renyi) model of a random network is of little use in modeling the type of complex networks which modern researchers study. It postulates that each node has the same likelihood of being attached to every other node. However, in, e.g. the web, certain authoritative pages will have many more links entering them. A 1995 paper of Molloy and Reed, cited over 1500 times, sets out some conditions guaranteeing the existence of a giant component in a network with a specified degree sequence. This work has attracted such a great deal of attention because it can be applied to random models of a wide range of complicated 21st century networks such as the web or biological networks operating at a sub-molecular level. A heuristic argument suggests that a giant component will exist provided the sum of the squares of the degrees of the nodes of the network is at least twice the sum of the degrees. Molloy and Reed proved that this is indeed true subject to certain technical conditions. Many authors, have obtained related results by specifying different technical conditions, or by tying down the size of the giant component.
Since the interest in this result is its wide applicability, it is natural to try and prove it under as few assumptions as possible. Recently, Joos, Perarnau-Llobet, Rautenbach, and Reed proved the result under essentially no conditions.

I will present, in an accessible way, a variety of complex networks and their random models. I will then sketch the proof of our result and how it differs from the proof of the Molloy-Reed result.

Biografia resumida:

Bruce Alan Reed is a Canadian mathematician and computer scientist, the Canada Research Chair in Graph Theory and a professor of computer science at McGill University. Reed earned his Ph.D. in 1986 from McGill, under the supervision of Va¨ek Chvátal. Before returning to McGill as a Canada Research Chair, Reed held positions at the University of Waterloo, Carnegie Mellon University, and the French National Centre for Scientific Research. Reed was elected as a fellow of the Royal Society of Canada in 2009, and is the recipient of the 2013 CRM-Fields-PIMS Prize. His research is primarily in graph theory.

Christopher W. Clifton, Professor, Purdue University, EUA
7 de novembro às 11h

Resumo - Slides

Seva Shneer, Associate Professor, Heriot-Watt University, Escócia
26 de outubro às 11h

Resumo - Slides

Don Towsley, Distinguished University Professor, University of Massachusetts (UMass), Amherst, EUA
14 de setembro às 11h

Resumo - Slides

Luis Menasché Schechter, Professor Adjunto, DCC/UFRJ
20 de julho (às 13h30m) - em conjunto com Seminário de Grafos e Algoritmos

Resumo - Slides - ACM Turing Award Diffie and Hellman Video

O Prêmio Turing é um prêmio concedido anualmente para cientistas da computação, sendo considerado o equivalente do Prêmio Nobel para Computação. Os mais recentes vencedores do prêmio Turing são Whitfield Diffie e Martin Hellman, pesquisadores da área de criptografia. Nesta palestra, tentaremos oferecer uma visão panorâmica sobre as principais contribuições destes dois pesquisadores para o avanço desta área de pesquisa, destacando a revolução que causaram ao inaugurarem duas novas áreas de pesquisa: a criptografia de chave pública e as assinaturas digitais.

Biografia resumida

O autor trabalha na área de Criptografia de Chave Pública, estudando problemas matemáticos que proporcionam a segurança subjacente aos diversos métodos e também as questões relativas à complexidade computacional dos algoritmos envolvidos. O autor também possui grande interesse na pesquisa da História da Ciência da Computação e na sua divulgação para o público geral. Nos últimos anos, tem se dedicado ao estudo e divulgação da vida e das contribuições científicas do matemático inglês Alan Turing (1912-1954).

Celina M. H. de Figueiredo, Professor Titular, PESC/COPPE/UFRJ
Luciana S. Buriol, Professor Associado, II/UFRGS
Eduardo Uchoa Barboza, Professor Associado, EP/UFF
22 de junho (às 13h30m) - em conjunto com Seminário de Grafos e Algoritmos

Resumo - Slides 1 - Slides 2

Biografia resumida

John Hopcroft, IBM Professor of Engineering and Applied Mathematics, Cornell University, EUA
3 de maio (terça às 15h no auditório da COPPE no CT2)

 Resumo

The world is entering the Information Age which is changing the education needed to prepare for good jobs and successful future careers. We are now concerned with extracting information from the enormous data sets that are available. Information, such as medical records, previously stored on paper will be digitized raising issues about how to preserve privacy. New ideas, such as zero knowledge proofs, are being developed. This talk will discuss the Information Age and give examples of the mathematics needed to undergird the education necessary for the jobs of the future.

Biografia resumida

Luiz A. DaSilva, Professor of Telecommunications, Trinity College Dublin, Irlanda
16 de dezembro às 11h

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João Araújo, Assistant Professor, Universidade Nova de Lisboa, Portugal
18 de novembro às 11h

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Don Towsley, Distinguished University Professor, University of Massachusetts (UMass), Amherst, EUA
19 de agosto às 11h

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Marta Mattoso, Professor Titular, PESC/COPPE/UFRJ
5 de agosto às 11h

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Fabio Porto, Pesquisador, LNCC
17 de junho às 11h

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Mika Hirvensalo, Adjunct professor, University of Turku, Finland
3 de junho às 11h

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V. Arun, Associate Professor, University of Massachusetts (UMass), Amherst, EU
15 de maio (quinta) às 15h (excepcionalmente) - CANCELADA

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Luis Menasché Schechter, Professor Adjunto, DCC/UFRJ
18 de março (às 10:30)

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Simon Choppin, Research Fellow, Sheffield Hallam University, Inglaterra
10 de dezembro de 2014

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Adilson Elias Xavier, Professor Adjunto, UFRJ
3 de dezembro de 2014

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Paulo Roberto Oliveira, Professor Titular, UFRJ
26 de novembro de 2014

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Danny Raz, Bell Labs and Technion, Israel
19 de novembro de 2014

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Vadim V. Lozin, Associate Professor, University of Warwick, Inglaterra
5 de novembro de 2014

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Ludwik Kuzniarz, Senior Lecturer, Blekinge Institute of Technology, Suécia
8 de outubro de 2014

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Valeria de Paiva, Senior Research Scientist, Nuance Communications, USA
1 de outubro de 2014

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Regina Burachik, Associate Professor, University of South Australia
3 de setembro de 2014

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Don Towsley, Distinguished University Professor, University of Massachusetts Amherst
27 de agosto de 2014

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Carlos Eduardo Pedreira, Professor Adjunto, UFRJ
13 de agosto de 2014

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Fabio Cozman, Professor Titular, Universdade de São Paulo
30 de maio de 2014 (sexta às 10h)

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Jayme Luiz Szwarcfiter, Professor Emérito, UFRJ
7 de maio de 2014

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Ridha Mahjoub, Professeur des universités, Université Paris Dauphine (Paris 9)
9 de abril de 2014

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Bruno Ribeiro, Postdoctoral Fellow, Carnegie Mellon University (CMU)
19 de março de 2014

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